恭喜昆仑芯(北京)科技有限公司龚小章获国家专利权
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龙图腾网恭喜昆仑芯(北京)科技有限公司申请的专利深度学习处理装置、方法、设备和存储介质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：CN113222101B 。
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：202010080940.1，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权深度学习处理装置、方法、设备和存储介质是由龚小章;欧阳剑;王京;漆维设计研发完成，并于2020-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本深度学习处理装置、方法、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开的实施例提出了深度学习处理装置、方法、设备和存储介质，涉及人工智能领域。一种深度学习处理装置包括至少一个矩阵乘加模块，被配置为执行卷积神经网络中的卷积层的卷积核参数值矩阵与第一误差梯度值矩阵的矩阵乘加运算，得到多个中间矩阵；存储装置，用于存储多个中间矩阵而无需对多个中间矩阵中的元素进行重新整形；以及多个矩阵累加模块，被配置为从存储装置读取多个中间矩阵并且以并行方式按卷积层的卷积方案执行基于多个中间矩阵的矩阵累加运算，得到针对卷积层的第二误差梯度值矩阵。这样的深度学习处理装置可以显著提高卷积反向操作的计算效率，在计算速度和耗能方面均能得到改进。
本发明授权深度学习处理装置、方法、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种深度学习处理装置，用于执行卷积反向操作，所述深度学习处理装置包括：至少一个矩阵乘加模块，被配置为执行卷积神经网络中的卷积层的卷积核参数值矩阵与第一误差梯度值矩阵的矩阵乘加运算，得到多个中间矩阵，所述第一误差梯度值矩阵为所述卷积层在前向方向上的后一层的误差梯度值矩阵；存储装置，用于存储所述多个中间矩阵而无需对所述多个中间矩阵中的元素进行重新整形，使得所述多个中间矩阵按照所述至少一个矩阵乘加模块生成的元素排序方式被存储；以及多个矩阵累加模块，被配置为从所述存储装置读取所述多个中间矩阵并且以并行方式按所述卷积层的卷积方案执行基于所述多个中间矩阵的矩阵累加运算，得到针对所述卷积层的第二误差梯度值矩阵。
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