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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利基于神经网络反向传播的硬件加速器数据流设计优化方法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：CN116384474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202310369513.9，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权基于神经网络反向传播的硬件加速器数据流设计优化方法是由许鹏;邵文琪;丁明宇;罗平;乔宇设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络反向传播的硬件加速器数据流设计优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于神经网络反向传播的硬件加速器数据流设计优化方法，属于神经网络应用中的硬件加速器优化设计，用于减轻设计数据流时的人工工作量。技术方案具体为：将硬件加速器数据流及其伴随的DNN层配置采用编码表示，获取初始数据流代码；将训练好的神经网络预测器的权重固定，将初始数据流代码输入训练好的神经网络预测器，根据设置的目标性能指标，执行可微分的反向传播来搜索优化的数据流代码；所述神经网络预测器采用神经网络模型建立，能够评估所有采样的硬件加速器数据流及其伴随的DNN层配置性能，并形成了具有统一输入的数据集编码表示和性能度量输出。

本发明授权基于神经网络反向传播的硬件加速器数据流设计优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络反向传播的硬件加速器数据流设计优化方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤： 将硬件加速器数据流及其伴随的DNN层配置采用统一编码表示，获取初始数据流代码；其中： 所述初始数据流代码由DNN层配置编码和数据流编码构成； DNN层配置维度包括索引维度和描述DNN层类型的额外维度，索引维度包括输出通道、输入通道、输入行、输出列、滤波器行和滤波器列； 每个所述数据流编码长度与DNN层配置编码长度相同，每个所述数据流编码的第一维为从索引维度选择的要展开执行并行计算的并行维度，每个所述数据流编码的其余维度是通过按计算顺序重新排序的维度；并行维度的伴随数字指定将分配处理单元的数量来执行并行计算，其余维度的伴随数量为它们分区的大小； 所述数据流编码共M×N×2维，表示设定的硬件加速器的内存级别数，表示每个DNN层配置维度数，2表示硬件加速器各级别内存上的数据流编码具有2个方面，一个表示索引维度对应的数字，另一个是索引维度对应的伴随数字； 将训练好的神经网络预测器的权重固定，将初始数据流代码输入训练好的神经网络预测器，根据设置的目标性能指标，执行可微分的反向传播来搜索优化的数据流代码； 所述神经网络预测器采用神经网络模型建立，用于评估所有采样的硬件加速器数据流及其伴随的DNN层配置性能，并形成了具有统一输入的数据集编码表示和性能度量输出。

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