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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种人工智能加速器及其数据处理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：CN114372567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202111422079.3，技术领域涉及：G06N3/065；该发明授权一种人工智能加速器及其数据处理方法是由王源;潘南冰;崔小欣设计研发完成，并于2021-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人工智能加速器及其数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种人工智能加速器及其数据处理方法，该加速器包括：存储单元，用于存储目标学习率，所述目标学习率为目标神经网络模型训练的参数信息；所述计算电容电路，用于从所述存储单元中读取所述目标学习率，并接收外部输入的目标残差值和目标输入值，并基于所述目标学习率、所述目标残差值和所述目标输入值，输出目标模拟电压；模数转换单元，用于接收所述计算电容电路输出的所述目标模拟电压，并将所述目标模拟电压转换为目标数字电压，以供所述目标神经网络模型训练进行网络权重参数更新。本发明的人工智能加速器，实现了人工智能加速器支持低功耗训练计算功能，避免了传感器老化带来的推理计算错误，确保了推理计算的准确性。

本发明授权一种人工智能加速器及其数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种人工智能加速器，其特征在于，包括： 存储单元，用于存储目标学习率，所述目标学习率为目标神经网络模型训练的参数信息； 计算电容电路，用于从所述存储单元中读取所述目标学习率，并接收外部输入的目标残差值和目标输入值； 基于所述目标学习率、所述目标残差值和所述目标输入值，输出目标模拟电压，其中，所述目标残差值基于所述目标神经网络模型训练的反向传播过程中当前层的残差信息确定，所述目标输入值基于所述目标神经网络模型训练的前向传播过程的输入信息确定，所述目标模拟电压为所述目标神经网络模型训练的权重变化信息的电压模拟量； 模数转换单元，用于接收所述计算电容电路输出的所述目标模拟电压，并将所述目标模拟电压转换为目标数字电压，以供所述目标神经网络模型训练进行网络权重参数更新； 所述计算电容电路，具体还用于： 对所述目标学习率、所述目标残差值和所述目标输入值进行模拟信号乘法计算，输出所述目标模拟电压； 所述模拟信号乘法计算是通过电荷分享的方式实现的。

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