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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司;南方电网数字电网研究院有限公司申请的专利一种量化位宽动态选择的神经网络加速硬件架构及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：CN113902108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202111400488.3，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种量化位宽动态选择的神经网络加速硬件架构及方法是由徐长宝;辛明勇;高吉普;王宇;张历;刘卓毅;习伟;姚浩;陈军健;于杨;陶伟设计研发完成，并于2021-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种量化位宽动态选择的神经网络加速硬件架构及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种量化位宽动态选择的神经网络加速硬件架构及方法，硬件架构包括全局存储模块、数据调度模块、本地存储模块、动态量化预测控制器和计算单元阵列；对网络中的特征图以块为单位划分神经元，在每一块中，继续在空间维度上以组为单位进行划分，定义组为执行动态量化运算的最小单位；对目标网络所有特征图中的每一块配置一个可训练的阈值参数，并根据给定的基础量化位宽和目标位宽总量约束，确定每一个块可选择的稀疏度的上下界；建立动态量化的神经网络训练和推理模型，将推理分为高精度和低精度计算两部分，通过高精度计算的结果判断是否执行低精度的计算；在确保精度不损失的前提下，尽量降低在实际硬件中的推理时间。

本发明授权一种量化位宽动态选择的神经网络加速硬件架构及方法在权利要求书中公布了：1.一种量化位宽动态选择的神经网络加速硬件架构，其特征在于： 它包括： 全局存储模块：用于存储神经网络各个环节的数据信息； 数据调度模块：用于将读取的数据转化为比特流的形式，若读取的数据位宽是P比特，则分P个时钟周期输出，每个周期输出1比特； 本地存储模块：用于存放输入和输出的缓冲数据，同样采用双缓冲的形式避免读写的阻塞； 计算单元阵列：采用比特串行为基础的计算，阵列大小为16x16，整个阵列每个时钟周期并行执行16个输出通道和4个输出神经元的计算，每个计算单元内每个时钟周期并行执行16个输入通道的1bit数据，操作包含位于和累加； 动态量化预测控制器：用于判断每个块是否执行低精度计算以及执行的稀疏度；其中，动态量化预测控制器的操作包括：首先当前组的高精度计算完成后，对每组内的结果取最大值，作为该组的重要性值代表并存储；其次在当前块的所有高精度部分计算完成后，根据每组的最大值计算L1范数，并读取相应块的阈值参数进行比较，以确定当前块的稀疏度；最后对块内每个空间维度的4个组进行排序，排序依据为每组的重要性值，根据该块的稀疏度确定需要继续执行低精度运算的组个数，排序顺序最高的组将执行低精度运算；预测执行的信息存储在预测表中，用于在低精度计算时读取判断执行的组；控制器在下一个块的高精度部分计算完成前预测出当前块的执行情况，以保证除第一个块外，高精度和低精度部分的计算能够以块为单位间隔执行。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州电网有限责任公司;南方电网数字电网研究院有限公司，其通讯地址为：550002 贵州省贵阳市南明区滨河路１７号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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