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龙图腾网恭喜杭州知存算力科技有限公司申请的专利用于存算一体芯片的基于线性规划的神经网络映射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：CN114723024B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210227169.5，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权用于存算一体芯片的基于线性规划的神经网络映射方法是由胡剑超;刘俊麟;张爱飞设计研发完成，并于2022-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于存算一体芯片的基于线性规划的神经网络映射方法在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种用于存算一体芯片的基于线性规划的神经网络映射方法，该方法包括：获取待映射神经网络各层的权重阵列以及对应的偏置阵列数据、目标存算一体芯片的硬件参数；将该待映射神经网络各层的权重阵列以及对应的偏置阵列数据、目标存算一体芯片的硬件参数输入预建立的线性规划求解模型进行求解得到映射方案，该映射方案用于将该待映射神经网络各层的权重阵列以及对应的偏置阵列映射至该目标存算一体芯片中。其中，通过将基于直观经验的权重和偏置数据映射过程转换为线性规划的数学模型的求解问题，提高运算精度。

本发明授权用于存算一体芯片的基于线性规划的神经网络映射方法在权利要求书中公布了：1.一种用于存算一体芯片的基于线性规划的神经网络映射方法，其特征在于，包括：获取待映射神经网络各层的权重阵列以及对应的偏置阵列数据、目标存算一体芯片的硬件参数；将所述待映射神经网络各层的权重阵列以及对应的偏置阵列数据、目标存算一体芯片的硬件参数输入预建立的线性规划求解模型进行求解得到映射方案，所述映射方案用于将所述待映射神经网络各层的权重阵列以及对应的偏置阵列映射至所述目标存算一体芯片中；其中，所述各层的权重阵列以及对应的偏置阵列数据包括：各层权重阵列的行数和列数、对应的偏置最小行数；其中，所述目标存算一体芯片的硬件参数包括：用于写入权重阵列的闪存单元阵列的行最大值和列最大值、用于写入偏置的闪存单元阵列的行最大值、最大运算块的行数和最小运算块的列数；其中，所述线性规划求解模型的目标函数包括：各层偏置的排布行数位于各层偏置最小行数与所述用于写入偏置的闪存单元阵列的行最大值之间，且所有层的偏置的排布行数总和最大；并且，将用于写入权重阵列的闪存单元阵列按纵向均分成Y个区，各区的宽度均为X列，排布后各层权重所跨越的分区之和最小；其中，X为最小运算块的列数，Y为闪存单元阵列的列数除X。

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