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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院申请的专利应用于量化神经网络卷积层的可变精度计算单元的设计方法及使用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：CN120874928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511384289.6，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权应用于量化神经网络卷积层的可变精度计算单元的设计方法及使用方法是由何益百;徐铖;王璐;裴秉玺;王会权;张光达设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于量化神经网络卷积层的可变精度计算单元的设计方法及使用方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种应用于量化神经网络卷积层的可变精度计算单元的设计方法及使用方法，对精度为1的向量进行移位运算，确定运算基本块的移位位数、维度和数量。排布运算基本块后用加法树连接构成阵列，得到可变精度的融合计算单元。据当前卷积层激活值与权重值的实际精度，配置可变精度融合计算单元阵列，各列融合计算单元并行计算；当前卷积层运算完毕后，根据下一层卷积层的数据精度，重新配置该二维阵列以此类推完成所有卷积层的运算。解决现有技术中运算单元在小于4比特的卷积运算中易造成计算资源的浪费的问题，无法灵活的根据卷积层的实际情况动态采用不同的量化位宽来处理数据，提升资源利用率及计算效率的问题。

本发明授权应用于量化神经网络卷积层的可变精度计算单元的设计方法及使用方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于量化神经网络卷积层的可变精度计算单元的设计方法，其特征在于，包括： 统计二进制中比特1的数量，对精度为1的向量进行移位运算，确定不同运算基本块各自的移位位数；根据当前卷积层激活值与权重值的实际精度，配置呈二维阵列的若干可变精度融合计算单元内所有运算基本块的移位位数； 根据当前待计算向量的维度和精度计算运算基本块的维度和数量； 根据卷积层的维度与精度确定当前融合逻辑，对运算基本块进行融合，构成可变精度融合计算单元内的处理单元；其中，被融合的运算基本块的位移位数相同或不同；根据当前硬件的物理阵列结构及各运算基本块的移位位数对各所述运算基本块进行排布，排布后用加法树连接构成阵列，得到可变精度的融合计算单元，阵列外设置有能够分别为运算基本块提供操作数的权重缓存与输入缓存，各运算基本块、权重缓存与输入缓存共同构成可变精度的融合计算单元；其中，固化有运算基本块的硬件单元能够满足运算基本块的移位； 所述融合计算单元能够根据不同待计算向量的精度，输出相应的计算结果；具体的，各列融合计算单元并行计算，分别输出不同特征图，由此完成整个卷积层的运算，得到所有输出特征图；其中，不同列融合计算单元内相同位置的处理单元在并行计算的过程中输出同一特征图同一位置的不同特征值； 当前卷积层运算完毕后，根据下一层卷积层的数据精度，重新配置该二维阵列，随后使用新配置的二维阵列计算下一层卷积层，以此类推完成所有卷积层的运算。

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