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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于ReRAM的深度神经网络加速器剪枝方法及系统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：CN116776956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310762658.5，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权基于ReRAM的深度神经网络加速器剪枝方法及系统是由申兆岩;姜锡坤;魏倩;谢涛涛;陈孝委;于东晓;贾智平设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ReRAM的深度神经网络加速器剪枝方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ReRAM的深度神经网络加速器剪枝方法及系统，涉及深度神经网络加速器设计技术领域。该方法包括以下步骤：获取当前卷积层的激活值矩阵，以行列做为剪枝粒度设置标志位和阈值；根据标志位统计激活值的稀疏度，根据稀疏度进行排序；根据给定阈值标定敏感激活值行列与非敏感激活值行列，对非敏感激活值行列进行剪枝；利用激活值高位与权重进行卷积，得到高位运算结果，并根据高位运算结果对下一层非敏感激活值行列进行剪枝。本发明利用卷积神经网络激活值的稀疏性设计剪枝策略，适配ReRAMCrossbar结构，提升系统运行并行性的同时提升系统运算速度并降低系统功耗。

本发明授权基于ReRAM的深度神经网络加速器剪枝方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于ReRAM的深度神经网络加速器剪枝方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取当前卷积层的激活值矩阵，通过数模转换电路将数字量激活值转换为模拟量，通过字线传输至ReRAMCrossbar中，通过采样保持电路读取ReRAM位线上的累积电流，将其馈送到模数转换电路，模数转换电路返回的即是MAC结果，以行列做为剪枝粒度设置标志位和阈值； 根据标志位统计激活值的稀疏度，根据稀疏度进行排序； 根据给定阈值标定敏感激活值行列与非敏感激活值行列，对非敏感激活值行列进行剪枝，可以跳过许多“操作单元”的运算过程，进而减少ReRAMCrossbar与各种外围电路的工作次数； 利用激活值高位与权重进行卷积，得到高位运算结果，并根据高位运算结果对下一层非敏感激活值行列进行剪枝；其中，根据高位运算结果对下一层非敏感激活值行列进行剪枝的过程中，根据下一层激活值矩阵中行列的产生次序，依次统计激活值矩阵行列稀疏度，并标识无需执行低位卷积运算的计算过程；对统计结果进行排序，并根据给定阈值按照排序结果对激活值矩阵非敏感行列进行剪枝。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：266237 山东省青岛市即墨滨海路72号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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