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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种基于反向流水线的异构训练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：CN114742216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210412651.6，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种基于反向流水线的异构训练加速器是由王中风;薛睿鑫;程昕;王美琪设计研发完成，并于2022-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于反向流水线的异构训练加速器在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于反向流水线的异构训练加速器，该加速器包括数据模块、控制模块和计算模块；控制模块控制BP阶段前向反向计算核执行第一通道的卷积运算，并控制所述归一池化计算核对卷积运算结果进行处理，得到当前卷积层的第一通道的第一输出误差，并将第一输出误差传入WG计算核，同时控制WG计算核根据第一输出误差以及前一卷积层的第一通道的输入值，执行深度神经网络的WG阶段所对应的卷积运算。该加速器BP和WG过程的流水线并行处理，降低了系统延时、避免了数据在不同层级存储的额外传输，降低了功耗，同时其异构架构设计可以实现对不同类型的计算单独优化，提高能耗比和加速比。

本发明授权一种基于反向流水线的异构训练加速器在权利要求书中公布了：1.一种基于反向流水线的异构训练加速器，其特征在于，所述加速器包括数据模块、控制模块和计算模块；所述计算模块包括前向反向计算核、WG计算核和归一池化计算核；所述控制模块被配置为执行以下步骤：控制所述前向反向计算核和所述归一池化计算核执行深度神经网络的FF阶段所对应的运算；在深度神经网络的BP阶段，控制所述前向反向计算核从所述数据模块中获取当前卷积层的第一通道所对应的输入数据，执行对应的卷积运算，并控制所述归一池化计算核对所述卷积运算的结果进行处理，得到第一输出误差，并将所述第一输出误差传入WG计算核，所述当前卷积层为所述深度神经网络中任一网络层，所述第一通道为所述当前卷积层中任一卷积核所对应的计算通道；控制所述WG计算核获取待与所述第一输出误差进行卷积的输入值，前一卷积层为所述当前卷积层的前一网络层；控制所述WG计算核根据所述第一输出误差以及所述输入值，执行深度神经网络的WG阶段所对应的卷积运算；当BP阶段当前卷积层的所有第一通道计算完毕后，当前卷积层所有所述第一通道的所述第一输出误差组成所述当前卷积层的输出误差，并将所述输出误差传入上一卷积层的WG计算核。

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