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龙图腾网获悉浙江芯劢微电子股份有限公司申请的专利基于混合分段编码的权重量化方法、装置及服务器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：CN120996117B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511517510.0，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权基于混合分段编码的权重量化方法、装置及服务器是由付瑜彬;盛受琼;朱旭东;王军设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合分段编码的权重量化方法、装置及服务器在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于混合分段编码的权重量化方法、装置及服务器，涉及人工智能的技术领域，包括：获取待处理的浮点权重和激活值；基于浮点权重的拉普拉斯分布，对浮点权重进行混合分段编码处理，得到量化权重编码格式的编码权重集合；基于标识位确定编码权重的乘法系数和移位值，并基于乘法系数和移位值，将激活值与数据位中的权重信息进行乘加计算处理，得到编码权重对应的输出激活值。本发明可以显著提升神经网络的量化精度，在压缩率不变的同时，降低量化误差。

本发明授权基于混合分段编码的权重量化方法、装置及服务器在权利要求书中公布了：1.一种基于混合分段编码的权重量化方法，其特征在于，所述方法应用于边缘计算设备，所述方法包括： 获取待处理的浮点权重和激活值，其中，浮点权重为在神经网络的模型训练过程中得到的原始模型参数，其激活值为输入模型的值； 基于所述浮点权重的拉普拉斯分布，对所述浮点权重进行混合分段编码处理，得到量化权重编码格式的编码权重集合，其中，所述编码权重集合中的各项编码权重包括：数据位和标识位，其中，通过段式结构的定点量化编码方式，将每个神经网络权重表示为8bit量化值与2bit分段标识的组合，使数据位为8bit标识位为2bit，根据权重的整体数值的直方图分布特性，将同一通道内的权重划分为主分布区、扩展分布区与离群分布区，对每个子区间独立配置量化参数，以执行分段线性量化，对所有权重进行统一编码，得到10bit编码后的定点权重，其中，8bit用于表示该权重在其所属分段下的量化值，2bit用于标识该权重所属的量化段标识； 基于标识位确定所述编码权重的乘法系数和移位值，并基于所述乘法系数和所述移位值，将所述激活值与所述数据位中的权重信息进行乘加计算处理，得到所述编码权重对应的输出激活值； 其中，所述基于标识位确定所述编码权重的乘法系数和移位值的步骤，包括：通过对任一编码权重对应的权重分组信息进行查表处理，确定所述编码权重的所述乘法系数和所述移位值； 其中，所述将所述激活值与所述数据位中的权重信息进行乘加计算处理，得到所述编码权重对应的输出激活值的步骤，包括：将所述激活值和所述权重信息代入至乘加计算模型中，并将所述乘加计算模型中的浮点比例项进行定点化处理，使所述浮点比例项转换为定点形式，以对所述乘加计算模型进行求解处理，得到所述输出激活值； 其中，通过分段累加器结构进行硬件优化，将最大支持段数限定为4，并配置4个独立累加器，分别用于各段乘加结果的独立累加，并统一归并输出；其中，在进行硬件实现优化时，将每个段的乘法系数与位移量写入硬件查找表，通过查段索引进行快速映射，并结合硬件资源限制，设置4个32bit累加器，以适配最大分四段的分段量化，将每个段独立累加对应段内的乘加结果；其中，当位宽结构扩展为6+2bit或7+1bit时，根据目标硬件资源调整权重编码精度与压缩率。

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