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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利基于存算一体阵列的卷积神经网络处理方法和装置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：CN114298296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202111653640.9，技术领域涉及：G06N3/065；该发明授权基于存算一体阵列的卷积神经网络处理方法和装置是由高滨;徐铭鸿;刘正午;唐建石;吴华强;钱鹤设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于存算一体阵列的卷积神经网络处理方法和装置在说明书摘要公布了：一种基于存算一体阵列的卷积神经网络处理方法和卷积神经网络处理装置。该方法包括：基于输入特征图的宽度x_in、高度y_in和通道数C_in及卷积核的宽度x_k、高度y_k、通道数C_in，设置输入特征图的子输入特征图的宽度为x、高度为y、通道数为z，并且设置卷积核的子卷积核的宽度为x_k、高度为y_k、通道数为z，其中，x_k小于或等于x，y_k小于或等于y，x小于或等于x_in，y小于或等于y_in，z小于或等于C_in，且x×y×z的结果小于或等于存算一体阵列行数；基于子卷积核在子输入特征图中以步长S滑动的情形，将子卷积核依次部署到至少一个存算一体阵列的N列中；将子输入特征图以行输入信号输入到至少一个存算一体阵列中，得到计算结果。该方法提高了阵列的利用率。

本发明授权基于存算一体阵列的卷积神经网络处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于存算一体阵列的卷积神经网络处理方法，所述存算一体阵列包括多行多列运算单元，所述方法包括：基于输入特征图的宽度x_in、高度y_in和输入通道数C_in以及卷积核的宽度x_k、高度y_k、通道数C_in，设置所述输入特征图的子输入特征图的宽度为x、高度为y、通道数为z，并且设置所述卷积核的子卷积核的宽度为x_k、高度为y_k、通道数为z，其中，x_k小于或等于x，y_k小于或等于y，x小于或等于x_in，y小于或等于y_in，z小于或等于C_in，并且x×y×z的结果小于或等于所述存算一体阵列的行数；基于所述子卷积核在所述子输入特征图中以步长S滑动的情形，将所述子卷积核依次部署到至少一个存算一体阵列的N列中；将所述子输入特征图以行输入信号输入到所述至少一个存算一体阵列中，从所述至少一个存算一体阵列的N列的列输出信号得到计算结果。

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