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龙图腾网恭喜中山大学申请的专利一种通用可配置的Transformer硬件加速器及其实现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：CN114897133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202210427056.X，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权一种通用可配置的Transformer硬件加速器及其实现方法是由粟涛;杨鑫设计研发完成，并于2022-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通用可配置的Transformer硬件加速器及其实现方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种通用可配置的Transformer硬件加速器及其实现方法，通过计算引擎阵列、Softmax运算模块和LayerNorm运算模块可以满足整个网络层的所有运算需求；通过计算引擎阵列提高了加速器中的计算并行度，在加快计算速度的同时提高了载入到加速器内部缓存的数据的利用率；通过片上缓存模块的各个存储区能够对特征数据、偏置矩阵数据、权重数据以及参数数据进行分别存储，提高后续数据读取的效率，减少访存过程的延时，提高运算效率；计算引擎的并行度、计算引擎的数量、非线性层的运算并行度均可通过控制模块配置，能够根据不同的计算资源完成模型的部署实施，可广泛应用于神经网络模型技术领域。

本发明授权一种通用可配置的Transformer硬件加速器及其实现方法在权利要求书中公布了：1.一种通用可配置的Transformer硬件加速器，其特征在于，包括：计算引擎阵列，所述计算引擎阵列包括多个可配置的计算引擎，所述计算引擎包括可配置级数的加法树、累加器、ReLU单元以及多个并行乘法器，所述计算引擎阵列用于并行执行线性层运算、自注意力层运算、全连接层运算以及残差连接运算；片上缓存模块，所述片上缓存模块包括权重缓存区、偏置缓存区、参数缓存区以及多个特征缓存区，所述计算引擎阵列通过所述片上缓存模块连接至片外存储，所述片上缓存模块用于实现所述计算引擎阵列与所述片外存储之间的数据交互；非线性层加速模块，所述非线性层加速模块包括Softmax运算模块和LayerNorm运算模块，所述Softmax运算模块的输入端和所述LayerNorm运算模块的输入端均与所述计算引擎阵列的输出端连接，所述Softmax运算模块和所述LayerNorm运算模块均与所述片上缓存模块连接，所述Softmax运算模块和所述LayerNorm运算模块用于执行非线性层运算；控制模块，所述计算引擎阵列、所述Softmax运算模块以及所述LayerNorm运算模块均与所述控制模块连接，所述控制模块用于对所述计算引擎阵列、所述Softmax运算模块以及所述LayerNorm运算模块进行运算配置和访存逻辑调度控制。

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