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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利基于众核处理器的反向权重梯度计算数据复用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：CN121597137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610130803.1，技术领域涉及：G06F3/06；该发明授权基于众核处理器的反向权重梯度计算数据复用方法和装置是由陈敏珍;张吴越;尤春波;江宇薇;王芬;顾宬;周超设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于众核处理器的反向权重梯度计算数据复用方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于众核处理器的反向权重梯度计算数据复用方法和装置。该方法包括：首先,根据深度学习模型和输入数据集尺寸信息，得到卷积层尺寸，获得众核处理器的硬件信息；其次，设计三个候选方案，确定每个候选方案中卷积核的高度和宽度、输入通道数和输出通道数在每个计算核心上的分块大小以及计算循环顺序设计；然后，计算得到每个候选方案中片上局部存储和全局存储器之间的数据访问量；最后，选择数据访问量最小的候选方案。通过本发明,解决了反向卷积核梯度计算的高性能加速库开发中如何根据不同卷积层尺寸进行加速策略设计的问题，通过减少片上局部存储和全局存储器之间的数据访问量，提升计算性能。

本发明授权基于众核处理器的反向权重梯度计算数据复用方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于众核处理器的反向权重梯度计算数据复用方法，其特征在于，包括以下步骤： 1根据深度学习模型和输入数据集尺寸信息，得到需要计算的卷积层尺寸；并获得众核处理器的硬件信息； 2设定卷积核的高度R和卷积核的宽度S在单个计算核心的分块大小bR和bS，得到三种候选方案：第一候选方案：bR=bS=1；第二候选方案：bR=1，bS=S；第三候选方案：bR=R，bS=S；根据所述众核处理器的硬件信息确定每个候选方案中输入通道数C和输出通道数M在单个计算核心上的分块大小bC和bM，确定每个计算核心分配到的总输入通道数bC_core和总输出通道数bM_core；并确定三种候选方案计算的循环顺序； 3基于所述三种候选方案计算的循环顺序和分析数据复用方式，从而通过计算所述卷积层中每个元素被重复访问的次数，结合所述卷积层尺寸以及bC、bR、bS、bM，来计算每个候选方案中片上局部存储和全局存储器之间的数据访问量； 卷积核权重的梯度dw相关的数据访问量memory_access_dw的公式如下： memory_access_dw=C×R×S×M×sizeofdtypedw； 其中，sizeof表示取数据格式在内存中占用的字节数；dtype表示取数据的数据类型； 每个候选方案从globalmemory读取的输入特征图x的数据访问量memory_access_x_i和从globalmemory读取的来自下一层的特征图梯度dy的数据访问量memory_access_y_i的具体计算公式如下： 候选方案1： memory_access_x_1=R×S×ceilMbM_1×N×H×W×C×sizeofdtypex memory_access_dy_1=R×S×ceilCbC_1×N×E×F×M×sizeofdtypedy 候选方案2： memory_access_x_2=R×ceilMbM_2×N×H×W×C×sizeofdtypex memory_access_dy_2=R×ceilCbC_2×N×E×F×M×sizeofdtypedy 候选方案3： memory_access_x_3=ceilMbM_3×N×H×W×C×sizeofdtypex memory_access_dy_3=ceilCbC_3×N×E×F×M×sizeofdtypedy 其中bC_1、bC_2、bC_3分别表示在候选方案1、2、3中的每个计算核心每次计算的输入通道数bC；bM_1、bM_2、bM_3分别表示在候选方案1、2、3中的每个计算核心每次计算的输出通道数bM；N表示批处理大小，H表示输入特征图x的高度，W表示输入特征图x的宽度，E表示输出特征图y的高度，F表示输出特征图y的宽度，M表示输出特征图y的通道数,C表示输入通道数;ceil表示向上取整函数； 4选择数据访问量最小的候选方案。

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