广东工业大学胡湘宏获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于深度学习的AI加速器量化算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：CN117973471B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202410149411.0，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种基于深度学习的AI加速器量化算法是由胡湘宏;杨超明;李荣峰;李学铭;熊晓明;蔡述庭;黄宏敏;詹瑞典设计研发完成，并于2024-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的AI加速器量化算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的AI加速器量化算法，该方法包括获取预训练模型的各项参数，对权重的输入激活值进行限制和映射，得到输入激活的位宽；对预训练模型的浮点数数据进行预处理；基于输入激活的位宽对第一张量进行分组量化；对分组量化数据进行绝对值累加，并计算原始数据与分组量化数据的绝对值累加值的误差；设置超参数空间，并调整超参数组合；基于不同超参数组合和绝对值累加值的误差筛选分组量化数据；对预训练模型进行训练，并使损失函数最小化，得到最优的比特位权值分布及其对应的分组量化数据。通过使用本发明能够在保持精度的前提下，灵活地将每一层的数据量化为合适的量化位宽。本发明可广泛应用于人工智能技术领域。
本发明授权一种基于深度学习的AI加速器量化算法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的AI加速器量化方法，其特征在于，所述AI加速器量化方法应用于图像分类领域，包括以下步骤： 获取特定任务的预训练模型，得到预训练模型的各项参数； 对权重的输入激活值进行限制和映射，得到输入激活的位宽； 对预训练模型的浮点数数据进行预处理，得到第一张量； 基于输入激活的位宽对第一张量进行分组量化，得到分组量化数据； 对分组量化数据进行绝对值累加，并计算原始数据的绝对值累加值与分组量化数据的绝对值累加值的误差； 设置超参数空间，并基于网格搜索方法调整超参数组合，得到不同超参数组合； 基于不同超参数组合和所述绝对值累加值的误差筛选分组量化数据，得到不同比特位权值分布的分组量化数据； 基于不同比特位权值分布的分组量化数据对预训练模型进行训练，并使损失函数最小化，得到最优的比特位权值分布及其对应的分组量化数据。
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