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龙图腾网恭喜中山大学申请的专利一种基于混合多行数据流策略的DCNN加速器获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114723029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210482658.5，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种基于混合多行数据流策略的DCNN加速器是由黄以华;罗聪慧;黄文津设计研发完成，并于2022-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合多行数据流策略的DCNN加速器在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于混合多行数据流策略的DCNN加速器，由多个卷积处理模块堆叠而成。卷积处理模块包含多个并行的计算单元阵列、计算缓存器以及数据缓存器。相邻卷积处理模块的数据传输以行为单位，行数据存储在数据缓存器中，通过依次读取数据缓存器的数据经过重排列操作后送入计算缓存器中，以供计算单元阵列的运算。每个计算单元阵列负责计算单行的输出特征图，所有计算单元阵列共用相同的权重数据，并且所有权重数据均存储在片外DRAM中。通过调整所述的卷积处理模块的计算单元阵列并行度可以实现片外带宽使用量的调整，解决现有逐层流水线式加速器无法实现片外带宽优化的问题。

本发明授权一种基于混合多行数据流策略的DCNN加速器在权利要求书中公布了：1.一种基于混合多行数据流策略的DCNN加速器，其特征在于，包括卷积处理单元、全连接处理单元，其中：卷积处理单元负责处理DCNN模型中的卷积计算部分，所述卷积处理单元包括多个卷积处理模块、旁路卷积处理模块和支路处理模块，其中，多个卷积处理模块依次连接，所述卷积处理模块的数量与DCNN模型的卷积层数量L相等，每个卷积处理模块的输入行数据数量为ri，输出行数据数量为ri+1，且卷积处理模块的输入行数据数量为上一个卷积处理单元的输出行数据数量；所述旁路卷积处理模块的输入行数据数量为第一个卷积处理模块的输出行数据数量，所述旁路卷积处理模块的输出为支路处理模块的输入，所述支路处理模块的输出为最后一个卷积处理模块的输入，所述支路处理模块处理深度卷积神经网络中的支路部分；最后一个卷积处理模块的输出行数据输出至所述全连接处理单元，全连接处理单元用于处理深度卷积神经网络中全连接层部分；所述每个卷积处理模块之间连接有池化处理模块，所述池化处理模块处理深度卷积神经网络中的池化层部分；外界数据源每隔ΔT1个时钟周期向第一个卷积处理模块输入一行输入特征图数据，每隔ri+1SiΔTi个时钟周期，第i个卷积处理模块完成ri+1行输出特征图数据的计算，其中， 式中，Psj为第j个卷积处理模块后的池化处理模块的stride，Sj为第j个卷积处理模块对应的输入特征图的stride，输入特征图对应的卷积核的尺寸为Ni×Ci×Ki×Ki，padding为padi。

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