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龙图腾网恭喜电子科技大学(深圳)高等研究院;电子科技大学申请的专利一种基于脉动阵列的多任务神经网络处理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：CN119783743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510277701.8，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种基于脉动阵列的多任务神经网络处理器是由李耘;林培东;李锦韬设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脉动阵列的多任务神经网络处理器在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于脉动阵列的多任务神经网络处理器，涉及神经网络处理器技术领域，解决了现有神经网络处理器在进行通用计算、多任务处理和资源优化时存在较大局限的技术问题。该神经网络处理器采用脉动阵列设计，并通过自适应任务分配算法进行多任务权重的动态调整分配；脉动阵列通过控制不同任务的计算状态，优先处理优先级较高的计算任务；脉动阵列在每个时钟周期处理时将一个输入特征数据和一个权重数据传送到每个PE运算单元，并在后续时钟周期中逐渐增加发送到每个PE运算单元的输入特征数据和权重数据的数量。本发明通过自适应任务分配算法与脉动阵列架构的结合，实现了对PE运算单元的精细化控制和多任务的高效调度。

本发明授权一种基于脉动阵列的多任务神经网络处理器在权利要求书中公布了：1.一种基于脉动阵列的多任务神经网络处理器，其特征在于，所述多任务神经网络处理器采用脉动阵列设计，并通过自适应任务分配算法进行多任务权重的动态调整分配；所述脉动阵列对多任务进行并行处理，并通过控制不同任务的计算状态，优先处理优先级较高的计算任务；所述脉动阵列在每个时钟周期处理时将一个输入特征数据和一个权重数据传送到每个PE运算单元，并在后续时钟周期中逐渐增加发送到每个PE运算单元的输入特征数据和权重数据的数量；所述多任务神经网络处理器包括乘法器模块、PE模块、调度器模块；所述乘法器模块采用移位相加乘法器；所述PE模块采用数据流驱动的多任务架构设计，包括多个PE运算单元，用于处理上一个PE运算单元或左侧PE运算单元传输的数据；所述调度器模块进行单任务调度和多任务调度，所述单任务调度优化单一任务在所述PE模块中的执行，所述多任务调度管理多个任务，分配计算资源并动态调整任务优先级；所述自适应任务分配算法包括以下步骤：S100：将每个个体i对应的调度方案用权重数组表示为,其中和分别为对应高优先级任务和低优先级任务的浮点数数组，表示个体的两组任务决策权重，生成大小为N的种群，得到初始化种群；S200：基于逻辑资源消耗XLRS、驻留集大小，使用支持向量机模型训练任务负载预测模块，并通过适应度函数计算每个个体的适应度值；S300：通过适应度变化检测计算公式判断是否满足算法收敛准则，其中表示当前迭代中通过适应度函数计算得到的最优解的适应度值，表示上一轮迭代中通过适应度函数计算得到的最优解的适应度值，为设定阈值，若满足条件则输出当前最优解，否则执行S400；S400：从种群N中随机选择k个个体，并采用贝叶斯优化机制进行选择操作，选取适应度最高的个个体；S500：对W个适应度最高的个体的两个权重数组选择一个交叉点cp进行交叉操作，生成新的权重分配方案；S600：基于变异概率Pm决定每个个体是否进行权重变异，并通过公式进行变异操作，其中，和分别表示个体和基因的索引，为种群中第个个体，为该个体的第个基因，是变异前的基因值，mutate表示变异操作的具体实施函数，最终得到新一代种群，进入下一轮迭代。

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