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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于有向图表示的神经网络硬件加速调度算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：CN115687236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202110850933.X，技术领域涉及：G06F15/78；该发明授权基于有向图表示的神经网络硬件加速调度算法是由王艳红;赵梓豪;邹乔莎;史传进设计研发完成，并于2021-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于有向图表示的神经网络硬件加速调度算法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于有向图表示的神经网络硬件加速调度算法，基于图论对目标神经网络进行建模，得到该神经网络的有向图表示，进一步基于该有向图，通过图计算路径搜索算法，可以最大程度地减小计算模块和片上存储模块之间的数据搬运，不仅如此，基于图计算路径以及有向图的依赖性，可以动态释放片上缓存的非依赖性结果，也即可以对片上缓存资源进行动态分配，大大提高片上缓存的利用效率，从而可以批次进行更多数据的处理。两者结合能够提高神经网络加速器的普适性，提高其计算效率，并减少加速器硬件的功耗以及延时。

本发明授权基于有向图表示的神经网络硬件加速调度算法在权利要求书中公布了：1.一种基于有向图表示的神经网络硬件加速调度算法，其特征在于，包括： 步骤S1，基于图论对目标神经网络进行建模，算子使用节点表示，算子依赖使用边表示，所述算子依赖的时序性通过所述边的权值表示，得到所述目标神经网络的有向图； 步骤S2，以减少数据的片上传输为目的，基于所述有向图中所述节点的依赖性搜索所述有向图的图计算路径，得到搜索结果； 步骤S3，以提高片上缓存的效率为目的，基于所述图计算路径以及所述有向图的依赖性，对所述片上缓存的资源进行动态分配， 其中，将所述搜索结果按顺序放入所述算子的处理队列，对于每个所述节点，判断该节点的前向节点是否已被添加到所述处理队列，当判断为是时，将所述节点添加到所述处理队列；当判断为否时，遍历所述前向节点并迭代进行所述前向节点的添加， 将所述搜索结果按顺序放入所述算子的处理队列，对于每个所述节点，判断该节点的条件是否满足以及该节点是否已被添加到所述处理队列，当判断为是时，检查并判断所述节点的后续节点是否有已满足条件的后处理节点，当判断为是时，将所述节点以及所述后续节点进行融合计算， 对每个所述节点，判断该节点是否与其他所述节点融合，当判断为是时，融合后的最后一个所述算子将所述节点的计算结果输出到所述片上缓存中进行临时存储；当判断为否时，将该节点的计算结果输出到所述片上缓存中进行临时存储，当一个所述节点计算完成后，在所述有向图中进行搜索，将不再被后续待计算节点依赖的所述节点所占的所述片上缓存进行释放。

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