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龍圖騰網獲悉杭州未名信科科技有限公司;浙江省北大信息技術高等研究院申請的專利卷積神經網絡處理器、實現方法、電子設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114492729B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111576228.1，技術領域涉及：G06N3/0464；該發明授權卷積神經網絡處理器、實現方法、電子設備及存儲介質是由曹玉龍;周哲;張堯;孫康睿設計研發完成，并于2021-12-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本卷積神經網絡處理器、實現方法、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請提出一種卷積神經網絡處理器、實現方法、電子設備及存儲介質，該卷積神經網絡處理器，通過總線協議與主處理器連接，包括：指令模塊，用于接收并解析主處理器下發的指令；指令的內容至少包括待處理圖像相關數據、卷積神經網絡相關數據及特征圖相關數據；緩存器模塊，用于存儲卷積神經網絡操作的相關數據；計算模塊，用于實現卷積神經網絡操作；控制模塊，用于根據相應指令控制數據寫入、讀出緩存器模塊；以及根據指令控制計算模塊執行指令的相關內容，對相應的待處理圖像進行相應卷積神經網絡操作。本申請可以根據主處理器發送的指令，進行相應的卷積神經網絡操作，能夠實現卷積神經網絡操作的加速運算，具有通用性，且靈活性較好。

本發明授權卷積神經網絡處理器、實現方法、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種卷積神經網絡處理器，其特征在于，所述卷積神經網絡處理器為FPGA，通過總線協議與主處理器連接，包括： 指令模塊，用于接收并解析所述主處理器下發的指令；所述指令的內容至少包括待處理圖像相關數據、卷積神經網絡相關數據及特征圖相關數據，所述指令模塊通過指令隊列的方式存儲所述指令，且所述指令包括一個或多個卷積神經網絡的配置指令；所述卷積神經網絡處理器同時支持多個卷積神經網絡操作； 第一緩存模塊，用于存儲卷積神經網絡的量化參數和權值參數； 第二緩存模塊，包括特征圖緩存器和輸出級緩存器，所述輸出級緩存器用于緩存卷積神經網絡每一層的輸出結果數據，待所述特征圖緩存器有可用存儲空間時，將所述輸出結果數據發送至所述特征圖緩存器；所述特征圖緩存器用于緩存自所述輸出級緩存器傳回的所述輸出結果數據，并通知控制模塊讀取所述輸出結果數據； 第三緩存模塊，包括中間級緩存器和量化-壓縮-激活器，所述卷積神經網絡處理器的運行期間產生的所有數據先發送至所述中間級緩存器，所述中間級緩存器用于若檢測到接收的數據為中間計算結果數據，則緩存卷積神經網絡的中間計算結果數據，以使所述控制模塊再次讀出，并送往計算模塊參與運算，若檢測到接收的數據為最終計算結果，則發送給所述量化-壓縮-激活器；所述量化-壓縮-激活器用于對所述中間計算結果數據進行量化運算、數據位寬壓縮及函數激活，得到所述輸出結果數據； 所述計算模塊，用于實現卷積神經網絡操作；所述計算模塊包括：卷積算子、歸一化算子、池化算子、采樣算子及全連接算子，分別用于實現卷積運算、歸一化運算、池化運算、上采樣運算及全連接運算； 所述控制模塊，用于根據相應指令控制所述量化參數和權值參數寫入或讀出所述第一緩存模塊，控制所述中間計算結果數據寫入所述第三緩存模塊或從所述中間級緩存器讀出至所述計算模塊，以及根據所述指令控制所述計算模塊執行所述指令的相關內容，對相應的待處理圖像進行相應卷積神經網絡操作。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州未名信科科技有限公司;浙江省北大信息技術高等研究院，其通訊地址為：311200 浙江省杭州市蕭山區寧圍街道錢江世紀公園C區1幢101室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。