华南理工大学邹毅获国家专利权
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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种比特级动态稀疏的存内计算架构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：CN121051064B 。
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：202511595974.3，技术领域涉及：G06F15/78；该发明授权一种比特级动态稀疏的存内计算架构是由邹毅;陈旭;刘博;薛志彪;彭炫设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种比特级动态稀疏的存内计算架构在说明书摘要公布了：本发明公开一种比特级动态稀疏的存内计算架构，涉及存内计算技术，针对现有技术中电路活动性低等问题提出本方案。由软件层和硬件层两部分构成；软件层部署在服务器端，用于对神经网络模型进行权重量化、剪枝与映射优化；硬件层部署于边缘端，用于存算一体计算。本发明优点在于，能深度挖掘并利用神经网络权重比特稀疏性，通过优化权重在阵列中的物理布局，为精细化的功耗控制创造条件。本比特级动态功耗控制机制能够根据预知的比特稀疏模式，对计算电路进行细粒度开关控制，从而显著消除无效功耗，达到更好的能效和性能。
本发明授权一种比特级动态稀疏的存内计算架构在权利要求书中公布了：1.一种比特级动态稀疏的存内计算架构，其特征在于，由软件层和硬件层两部分构成； 软件层部署在服务器端，用于对神经网络模型进行权重量化、剪枝与映射优化；硬件层部署于边缘端，用于存算一体计算； 所述硬件层包括存算一体核心CIM Core、脉动阵列及外围电路；基础权重映射至存算一体核心进行乘加计算，重复权重由脉动阵列计算，存算一体核心与脉动阵列协同完成混合推理任务； 所述软件层设有量化剪枝筛选算法，将训练后的权重数据分解为基础权重与重复权重两类；基础权重用于保留主要的有效数值成分；重复权重用于记录可复用部分； 所述量化剪枝筛选算法用于对神经网络模型的初始权重数组进行结构化量化与分层筛选；根据权重位宽对原始权重数据进行拆分，划分为高位宽数据与低位宽数据两部分；其中基础权重的特点是位宽高且数量多，重复权重的特点是位宽低且数量少； 根据两类权重的不同特性，在硬件层构建混合计算框架：基础权重及其对应特征数据由存算一体核心进行并行乘加计算，重复权重及特征数据由脉动阵列执行补充性计算。
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