阿里巴巴集团控股有限公司涂小兵获国家专利权
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龙图腾网获悉阿里巴巴集团控股有限公司申请的专利神经网络模型的压缩方法、装置、加速单元和计算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：CN113762493B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202010486353.2，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权神经网络模型的压缩方法、装置、加速单元和计算系统是由涂小兵;阎承洋;毛俊伟;劳懋元;张伟丰;李颖敏设计研发完成，并于2020-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本神经网络模型的压缩方法、装置、加速单元和计算系统在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种神经网络模型的压缩方法，包括：获取神经网络模型的权重矩阵；基于行或者列，将权重矩阵划分为多个权重组，权重组包括多个权重值，权重组的数据长度基于加速单元的位宽来确定，加速单元用于执行与神经网络模型相关的运算；采用基于权重组的稀疏化算法，对神经网络模型进行训练；对训练后的权重矩阵进行基于权重组的剪枝，得到稀疏权重矩阵；以及按照预定存储格式来存储稀疏权重矩阵。本发明实施例还公开了相应的神经网络模型压缩装置、神经网络模型的运算方法、加速单元、计算系统、片上系统及智能设备。
本发明授权神经网络模型的压缩方法、装置、加速单元和计算系统在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的压缩方法，包括： 获取所述神经网络模型的权重矩阵； 基于行或者列，将所述权重矩阵划分为多个权重组，所述权重组包括多个权重值，所述权重组的数据长度基于加速单元的位宽来确定，所述加速单元用于执行与神经网络模型相关的运算； 采用基于所述权重组的稀疏化算法，对所述神经网络模型进行训练，包括：采用包含有损失函数以及基于权重组的Lasso正则项的目标函数来对所述神经网络模型进行训练； 对训练后的所述权重矩阵进行基于权重组的剪枝，得到稀疏权重矩阵；以及 按照预定存储格式来存储所述稀疏权重矩阵； 所述权重组的数据长度基于加速单元的位宽来确定，包括：各权重组的数据长度基于该权重组所包含的权重值的数量和存储权重值所需的位数确定，各权重组所包含的权重值的数量基于加速单元的位宽和存储权重值所需的位数确定； 所述对训练后的所述权重矩阵进行基于权重组的剪枝，包括：对于训练后的所述权重矩阵所包含的各权重组，基于该权重组中的权重值来判断是否裁剪该权重组。
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