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龙图腾网获悉中山大学申请的专利针对图像超分辨率的神经网络加速器系统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：CN116468088B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310110216.2，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权针对图像超分辨率的神经网络加速器系统及其实现方法是由陈弟虎;粟涛;莫燕南设计研发完成，并于2023-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对图像超分辨率的神经网络加速器系统及其实现方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对图像超分辨率的神经网络加速器系统及其实现方法，包括传输引擎、逻辑控制模块、数据缓存模块、计算复合体、片外数据总线、片外控制总线、片内数据总线以及片内控制总线，传输引擎和计算复合体均通过片内数据总线与数据缓存模块连接，传输引擎、数据缓存模块以及计算复合体均通过片内控制总线与逻辑控制模块连接，传输引擎还与片外数据总线连接，逻辑控制模块还与片外控制总线连接，计算复合体包括数据路由单元、数据压缩处理器、矩阵单元、卷积单元以及激活单元。本发明实施例实现了卷积计算的并行加速计算，提高了硬件加速器的计算效率，降低了硬件资源消耗，可广泛应用于神经网络技术领域。

本发明授权针对图像超分辨率的神经网络加速器系统及其实现方法在权利要求书中公布了：1.一种针对图像超分辨率的神经网络加速器系统，其特征在于：包括传输引擎、逻辑控制模块、数据缓存模块、计算复合体、片外数据总线、片外控制总线、片内数据总线以及片内控制总线，所述传输引擎和所述计算复合体均通过所述片内数据总线与所述数据缓存模块连接，所述传输引擎、所述数据缓存模块以及所述计算复合体均通过所述片内控制总线与所述逻辑控制模块连接，所述传输引擎还与所述片外数据总线连接，所述传输引擎用于进行片内缓存与片外缓存之间的数据传输，所述逻辑控制模块还与所述片外控制总线连接，所述逻辑控制模块用于根据接收到的控制指令进行全局控制，所述数据缓存模块用于缓存特征图数据和权重数据，所述计算复合体用于执行卷积计算任务，所述计算复合体包括数据路由单元、数据压缩处理器、矩阵单元、卷积单元以及激活单元，其中： 所述数据压缩处理器用于对所述特征图数据进行压缩解压处理，所述数据路由单元用于对所述数据缓存模块存储的所述特征图数据进行数据重排后传输至所述数据压缩处理器进行解压处理，所述矩阵单元用于根据解压后的所述特征图数据生成多个并行卷积输出，所述卷积单元用于根据所述并行卷积输出和所述权重数据进行乘累加得到卷积计算结果，所述激活单元用于通过预设的激活函数对所述卷积计算结果进行拟合处理得到卷积计算后的所述特征图数据，并通过所述数据压缩处理器进行压缩处理后传输至所述数据缓存模块进行存储； 所述矩阵单元包括移位寄存器组、跨组缓存电路以及时序控制电路，所述跨组缓存电路包括多个FIFO缓存，所述时序控制电路用于对所述移位寄存器组和所述跨组缓存电路进行控制，使得所述移位寄存器组进行移位操作或从其对应的所述跨组缓存电路中置位。

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