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龙图腾网获悉北京知存科技有限公司申请的专利基于神经网络权重矩阵缩放控制的存算一体芯片和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：CN114723027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202210357525.5，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权基于神经网络权重矩阵缩放控制的存算一体芯片和方法是由王绍迪设计研发完成，并于2022-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络权重矩阵缩放控制的存算一体芯片和方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经网络权重矩阵缩放控制的存算一体芯片和方法，包括：输入信号转换电路模块、存算单元阵列模块、缩放控制电路模块以及输出信号转换电路模块；存算单元阵列模块中预存的神经网络权重矩阵为原始神经网络权重矩阵对部分列进行整体缩放后得到的；缩放控制电路模块包括多个缩放控制支路，每列存算单元的输出端均连接一缩放控制支路，所述缩放控制支路用于对该列存算单元输出的计算结果进行缩放控制，实现在模拟域中采用模拟电路对缩放控制后的计算结果进行还原，降低了数字域中进行还原的运算量，有利于减少ADC电路规模，利于小型化和集成化。

本发明授权基于神经网络权重矩阵缩放控制的存算一体芯片和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络权重矩阵缩放控制的存算一体芯片，其特征在于，包括：输入信号转换电路模块、存算单元阵列模块、缩放控制电路模块以及输出信号转换电路模块；所述输入信号转换电路模块连接所述存算单元阵列模块，所述存算单元阵列模块的输出端连接所述缩放控制电路模块，所述缩放控制电路模块的输出端连接所述输出信号转换电路模块，其中，所述输出信号转换电路模块包括模数转换器ADC； 所述输入信号转换电路模块用于将数字输入信号转换为模拟信号传输至所述存算单元阵列模块中，与所述存算单元阵列模块中预存的神经网络权重矩阵进行矩阵乘加运算； 其中，所述存算单元阵列模块中预存的神经网络权重矩阵为原始神经网络权重矩阵的部分列以列为单位基于所述ADC的量程进行整体缩放后得到的； 所述缩放控制电路模块包括多个缩放控制支路，每列存算单元的输出端均连接一缩放控制支路，所述缩放控制支路用于对该列存算单元输出的计算结果进行缩放控制，其中，所述缩放控制电路模块的调节参数用于调节所述缩放控制支路的缩放因子，所述调节参数是根据对原始神经网络权重矩阵缩放控制的部分列以及缩放控制参数确定的； 所述多个缩放控制支路中的每个缩放控制支路的输出端连接一个所述ADC，或者，所述多个缩放控制支路分时复用一个所述ADC。

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