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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利用于部署量化神经网络的忆阻器加速器及量化神经网络部署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：CN120087431B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510225854.8，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权用于部署量化神经网络的忆阻器加速器及量化神经网络部署方法是由冯丹;吴兵;童薇;程欢;周恒;刘锦鹏;李泽正设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于部署量化神经网络的忆阻器加速器及量化神经网络部署方法在说明书摘要公布了：本发明公开了用于部署量化神经网络的忆阻器加速器及量化神经网络部署方法，属于信息存储和计算机体系结构领域，其中，处理单元忆阻器阵列中的列包括常规列和零点列，常规列用于映射量化神经网络中待部署的目标层经量化后的权重矩阵，零点列用于映射权重零点；数模转换器用于向忆阻器阵列输入目标层经量化后的激活向量，使忆阻器阵列执行权重矩阵和激活向量间的矩阵向量乘法运算；Tile级缓存用于缓存各处理单元输出的运算结果以及融合了常量激活向量零点的偏置；加法器用于合并目标层在各处理单元上的运算结果以及融合后的偏置。本发明能够提高部署于忆阻器加速器的量化神经网络的推理准确度。

本发明授权用于部署量化神经网络的忆阻器加速器及量化神经网络部署方法在权利要求书中公布了：1.一种用于部署量化神经网络的忆阻器加速器，其特征在于，包括：通过总线互联的多个处理单元，与所述总线相连的Tile级缓存，以及与所述Tile级缓存相连的第一加法器、池化硬件、激活硬件和重量化硬件； 所述处理单元包括多个忆阻器阵列，各忆阻器阵列的每一行与一个数模转换器相连，每一列依次与一个模数转换器和一个第一移位器相连；所述忆阻器阵列中的列包括常规列和零点列，常规列用于映射量化神经网络中待部署的目标层经量化后的权重矩阵，零点列用于映射零点；所述数模转换器用于向忆阻器阵列输入所述目标层经量化后的激活向量，使忆阻器阵列执行目标层的权重矩阵和激活向量间的矩阵向量乘法运算；模数转换器和第一移位器依次用于对各列运算结果进行模数转换和移位； 所述Tile级缓存用于缓存各处理单元输出的运算结果以及融合了常量的量化偏置； 所述第一加法器用于合并所述目标层在各处理单元上的运算结果以及量化偏置，得到目标层计算结果，并缓存至所述Tile级缓存； 所述池化硬件和所述激活硬件依次用于对所述目标层计算结果进行池化操作和激活操作，并将操作结果缓存至所述Tile级缓存； 所述重量化硬件用于对经过池化操作和激活操作的目标层计算结果进行重量化，使其数据位宽缩减为指定位宽，从而得到下一层的激活向量； 其中，为用于量化权重矩阵的量化函数中的零点，为用于量化激活向量的量化函数中的零点，为所述目标层经量化后的偏置，和分别表示与权重矩阵和激活向量形状相同的全1矩阵；重量化为将量化表示中的数据从高位宽度转换为低位宽度的过程。

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