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龍圖騰網獲悉鵬城實驗室申請的專利深度脈沖神經網絡訓練架構的能耗計算方法及相關設備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：CN119940458B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202411827416.0，技術領域涉及：G06N3/084；該發明授權深度脈沖神經網絡訓練架構的能耗計算方法及相關設備是由林文杰;林彥宇;周暉暉;朱學科;程文翔;田永鴻;劉怡俊設計研發完成，并于2024-12-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本深度脈沖神經網絡訓練架構的能耗計算方法及相關設備在說明書摘要公布了：本申請實施例提出的深度脈沖神經網絡訓練架構的能耗計算方法及相關設備，方法包括：首先，獲取深度脈沖神經網絡訓練任務中脈沖卷積、膜電位梯度卷積和權重梯度中邏輯判別、浮點加和浮點乘的操作數量；其次，分別獲取多個變量在深度脈沖神經網絡訓練架構的DRAM、SRAM和寄存器中進行讀寫操作的重用因子；接下來，基于操作數量、重用因子和各級存儲器的單位讀寫能耗，計算得到任務讀寫能耗；然后，基于邏輯判別數量、浮點加和浮點乘累加操作對應的累加操作數量及其單位操作能耗，計算得到任務計算能耗；最后，累加任務讀寫能耗和任務計算能耗得到深度脈沖神經網絡訓練的任務能耗，可以精準地計算得到深度神經網絡訓練任務對應的任務能耗。

本發明授權深度脈沖神經網絡訓練架構的能耗計算方法及相關設備在權利要求書中公布了：1.一種深度脈沖神經網絡訓練架構的能耗計算方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取深度脈沖神經網絡訓練任務的脈沖卷積、膜電位梯度卷積和權重梯度中邏輯判別、浮點加和浮點乘的操作數量，所述操作數量包括邏輯判別對應的邏輯判別數量、浮點加對應的累加操作數量以及浮點乘對應的累乘操作數量； 分別獲取多個變量在所述深度脈沖神經網絡訓練架構的存儲器中進行讀寫操作的重用因子，所述存儲器包括DRAM、SRAM和寄存器； 基于所述邏輯判別數量、所述重用因子和所述存儲器的單位讀寫能耗，計算得到任務讀寫能耗； 基于所述累加操作數量、所述累乘操作數量、所述邏輯判別數量和對應的單位計算能耗，計算得到任務計算能耗； 累加所述任務讀寫能耗和所述任務計算能耗得到所述深度脈沖神經網絡訓練任務的任務能耗； 所述基于所述邏輯判別數量、所述重用因子和所述存儲器的單位讀寫能耗，計算得到任務讀寫能耗，包括： 從所述邏輯判別數量中獲取與前向傳遞對應的前向傳遞判別數量以及與權重梯度更新對應的權重梯度判別數量； 從所述重用因子中獲取與所述前向傳遞對應的前向傳遞重用因子、與誤差反向傳播對應的反向傳播重用因子以及與所述權重梯度更新對應的權重梯度重用因子； 基于所述前向傳遞判別數量、所述前向傳遞重用因子以及所述單位讀寫能耗，計算得到前向傳遞讀寫能耗； 基于反向傳播累乘操作數量、所述反向傳播重用因子以及所述單位讀寫能耗，計算得到反向傳播讀寫能耗，所述反向傳播累乘操作數量與誤差反向傳播對應； 基于所述權重梯度判別數量、所述權重梯度重用因子以及所述單位讀寫能耗，計算得到權重梯度讀寫能耗，并累加所述前向傳遞讀寫能耗、所述反向傳播讀寫能耗以及所述權重梯度讀寫能耗得到所述任務讀寫能耗。

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鵬城實驗室，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區興科一街2號；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”。