国际商业机器公司崔正旭获国家专利权
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龙图腾网获悉国际商业机器公司申请的专利用于性能优化的分布式深度学习的系统感知选择性量化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：CN114207625B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202080055389.3，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权用于性能优化的分布式深度学习的系统感知选择性量化是由崔正旭;S.文卡塔拉马尼;V.斯里尼瓦桑;K.戈帕拉克里什南设计研发完成，并于2020-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于性能优化的分布式深度学习的系统感知选择性量化在说明书摘要公布了：一种卷积神经网络包括前层、后层以及连接在前层和后层之间的多个其它层。其它层中的一层是过渡层。向从前层回到过渡层的神经元的激活分配第一精度，并向从过渡层回到后层的神经元的激活分配第二精度。向从前层回到过渡层的神经元的输入的权重分配第三精度，以及向从过渡层回到后层的神经元的输入的权重分配第四精度。在一些实施例中，过渡层前面的层具有与过渡层后面的层不同的卷积核。
本发明授权用于性能优化的分布式深度学习的系统感知选择性量化在权利要求书中公布了：1.一种方法，包括： 建立卷积神经网络，所述卷积神经网络包括： 前层，其具有第一数量的神经元和第一卷积核； 后层，其具有第二数量的神经元和第二卷积核；以及 多个其它层，其连接在所述前层与所述后层之间； 从所述多个其它层中选择具有第三数量的神经元和第三卷积核的过渡层； 向从所述前层回到所述过渡层的神经元的激活分配第一激活精度，并且向从所述过渡层回到所述后层的神经元的激活分配第二激活精度，其中，所述第一激活精度不同于所述第二激活精度；以及 向从所述前层回到所述过渡层的神经元的输入的权重分配第一权重精度，并且向从所述过渡层回到所述后层的神经元的输入的权重分配第二权重精度，其中，所述第一权重精度不同于所述第二权重精度， 其中，所述过渡层被选择为对应于从激活重层到权重重层的过渡； 其中，所述过渡是由性能估计器确定的，所述性能估计器迭代地改变对所述卷积神经网络的描述以逼近所选择的硬件系统度量的最优值，并且所述性能估计器扫描多个可能的精度配置，并且对于每个精度配置，所述性能估计器检查数据重用和存储器占用，以估计针对给定系统约束的延迟。
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