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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种面向稀疏神经网络加速的bit级计算的模型架构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：CN115600647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202211293289.1，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权一种面向稀疏神经网络加速的bit级计算的模型架构系统是由陈松;孙文浩;孙文迪;白雪飞;康一设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向稀疏神经网络加速的bit级计算的模型架构系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向稀疏神经网络加速的bit级计算的模型架构系统，通过训练将权重bit中的1个数剪枝到不超过特定值，有效的降低了权重bit计算数目，同时相比直接将权重位宽剪枝至低bit，又保留了更多信息量。配合硬件架构的跳‘0’bit操作，实现了神经网络的硬件加速。因此，至少部分地克服了现有技术中直接降低了权重bit计算数目，从而造成剪枝位宽较少或精度损失较大的问题。

本发明授权一种面向稀疏神经网络加速的bit级计算的模型架构系统在权利要求书中公布了：1.一种面向稀疏神经网络加速的bit级计算的模型架构系统，其特征在于，包括：控制器、计算阵列、输入数据缓存、后处理单元、输出数据缓存、压缩模块和输出特征图聚类模块；其中： 所述控制器，用于控制模型架构的其他部分； 所述输入数据缓存，用于从片外缓存中读取输入图片或者结合片外缓存中的聚类结果从片外缓存读取输入特征图，以及计算阵列对应的权重数据，并缓存供计算阵列使用；其中，所述权重数据预先进行了剪枝，将每个权重中bit为1的个数剪枝到不超过设定的数目W，步骤包括：步骤1、设定数目W；步骤2、统计每个权重中bit为1的数目，如果超过数目W，则按bit从低到高的顺序将超出数目的部分，然后重新训练，并检查精度；步骤3、若超出精度损失范围，则停止剪枝，并保存当前的权重以及权重1bit个数W；步骤4、若未超出精度损失范围，则返回步骤2； 所述计算阵列，用于从所述输入数据缓存中读取输入图片或者输入特征图，以及权重数据，并执行神经网络的卷积运算； 所述后处理单元，用于对所述计算阵列输出的卷积运算结果进行后处理，获得输出特征图； 所述输出数据缓存，用于缓存输出特征图； 所述压缩模块，用于将输出特征图转换成压缩格式并存入所述片外缓存； 所述输出特征图聚类模块，用于对所有输出特征图进行聚类，并将聚类结果存入片外缓存中，其包括：数据长度缓存子单元，用于记录所有输出数据缓存中的输出特征图中的非零元素个数；排序子单元，用于根据输出特征图中的非零元素个数对通道序号排序；通道序号缓存子单元，用于缓存聚类后的输出特征图通道序号；选择器子单元，用于连接输出数据缓存与片外缓存的数据通道。

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