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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种神经元计算核及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：CN115329950B 。

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：202211048524.9，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种神经元计算核及系统是由虞志益;张强;徐方磊;郑焕亮;肖山林设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经元计算核及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经元计算核及系统。该计算核包括存储模块、计算模块、脉冲产生模块和核控制模块，通过计算模块对存储模块中预先设置的粗细粒度数据、脉冲数据和权重数据进行运算，并将计算结果发送至脉冲产生模块，再通过脉冲产生模块将计算结果发送到目标地址。该计算核一方面，在不需要两个重复的计算资源的情况下，支持不同精度的运算；另一方面，能够复用相同的硬件资源，保证了高运算效率的同时，节省了硬件资源。本发明可广泛应用于人工神经网络计算技术领域内。

本发明授权一种神经元计算核及系统在权利要求书中公布了：1.一种神经元计算核，其特征在于，包括：存储模块、计算模块、脉冲产生模块和核控制模块； 所述存储模块，用于存储粗细粒度数据、脉冲数据和权重数据； 所述计算模块，用于根据所述粗细粒度数据、所述脉冲数据和所述权重数据进行计算，并将计算结果发送至脉冲产生模块； 所述脉冲产生模块，用于将所述计算模块输出的计算结果发送至目标地址，并向核控制模块发送本帧数据处理完成标志； 所述核控制模块，用于控制所述存储模块、所述计算模块和所述脉冲产生模块的工作状态； 其中，所述粗细粒度数据包括16bit粒度和32bit粒度； 其中，所述计算模块包括：数据选择器； 所述数据选择器，用于根据粗细粒度数据控制所述计算模块的计算精度； 所述计算模块，通过所述数据选择器实现不同精度的加、减、乘、除四则运算，以及实现移位、比较运算；所述计算模块通过其中的加法单元、减法单元与乘法单元的融合来实现不同运算精度的计算； 所述加法单元，通过模式控制信号，即粗细粒度数据，实现单16bit的加法或者减法，以及通过拼接逻辑实现32bit的加法或者减法； 所述减法单元由所述加法单元配合补码电路完成； 所述乘法单元，通过模式控制信号，实现单16bit的粗粒度乘法，以及通过拼接逻辑电路，并复用所述加法单元实现32bit的细粒度乘法； 粗粒度乘法是通过移位器和加法器实现的特定乘法； 所述核控制模块根据不同模式的计算结果选择不同的片选端输出，以及根据不同的需求场景，通过控制不同的计算模式，实现粗粒度和细粒度算法的切换。

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