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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于FPGA的图卷积神经网络稀疏矩阵乘法分配系统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：CN115390788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211135363.7，技术领域涉及：G06F7/523；该发明授权基于FPGA的图卷积神经网络稀疏矩阵乘法分配系统是由叶景格;王堃设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于FPGA的图卷积神经网络稀疏矩阵乘法分配系统在说明书摘要公布了：本发明属于CPU数据处理技术领域，具体为一种基于FPGA的图卷积神经网络稀疏矩阵乘法分配系统。本发明在CPU运算器内设置稀疏矩阵预处理模块，存储器内设有FPGA模块；将输入的CSC格式的稀疏矩阵发送至存储器中，CSC格式文件将稀疏矩阵压缩为三个数组：行索引记录数组、列索引记录数组以及非零值数组，稀疏矩阵预处理模块通过从存储器中调取数据流，并对该稀疏矩阵的行索引记录数组、列索引记录数组以及非零值数组进行运算，实现稀疏矩阵乘法分配。本发明中的基于FPGA的图卷积神经网络稀疏矩阵乘法分配系统CPU数据处理速率快。

本发明授权基于FPGA的图卷积神经网络稀疏矩阵乘法分配系统在权利要求书中公布了：1.一种基于FPGA的图卷积神经网络稀疏矩阵乘法分配系统，包括：输入设备、CPU以及输出设备，所述CPU内设有存储器、运算器以及控制器，其特征在于：所述运算器内部设有稀疏矩阵预处理模块，所述存储器内设有FPGA模块；其中： 所述输入设备主要用于输入CSC格式的稀疏矩阵，并将输入的CSC格式的稀疏矩阵发送至存储器中，CSC格式文件将稀疏矩阵压缩为三个数组：行索引记录数组、列索引记录数组以及非零值数组；行索引记录的是从第一行到每一行非零元素的总数，列索引记录的是每个非零元素所在的列号，非零值数组记录的是每个非零元素的值； 所述稀疏矩阵预处理模块从存储器中调取数据流，对数据流中的稀疏矩阵的行索引记录数组、列索引记录数组以及非零值数组进行运算，运算过程如下： 首先基于行索引记录数组得出稀疏矩阵中每一行的非零元素的个数，然后根据各行非零元素的个数进行划分；在划分时，保存每个FGPA的计算单元所处理的行号以及对应的行的非零元素的总数，根据非零元素的总数，依次对稀疏矩阵的行来进行划分，每次将CPU中的任务分配单元读到的行划分给非零元素总数最少的计算单元，最终完成稀疏矩阵的分配。

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