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龍圖騰網獲悉中國科學院計算技術研究所申請的專利利用比特級稀疏性的深度學習卷積加速方法及處理器獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114021710B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111254887.3，技術領域涉及：G06N3/063；該發明授權利用比特級稀疏性的深度學習卷積加速方法及處理器是由路航;李曉維設計研發完成，并于2021-10-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本利用比特級稀疏性的深度學習卷積加速方法及處理器在說明書摘要公布了：本發明提出一種利用比特級稀疏性的深度學習卷積加速方法和處理器，包括：獲取待卷積的多組數據對，求和每組數據對中激活值和原始權重的指數，得到每一組數據對的指數和，并從所有數據對中選擇數值最大的指數和作為最大指數；按計算順序排列原始權重的尾數，形成權重矩陣，并將權重矩陣中各行統一對齊到最大指數，得到對齊矩陣；剔除對齊矩陣中的松弛位，得到精簡矩陣，精簡矩陣每一列的基本位按計算順序遞補空位，形成中間矩陣，剔除中間矩陣的空行后，將矩陣中空位置0，得到交錯權重矩陣，將交錯權重矩陣中每一行中權重段與對應激活值的尾數發送至加法樹進行求和處理，通過對處理結果執行移位相加，得到輸出特征圖作為多組數據對的卷積結果。

本發明授權利用比特級稀疏性的深度學習卷積加速方法及處理器在權利要求書中公布了：1.一種利用比特級稀疏性的深度學習卷積加速方法，其特征在于，包括： 步驟1、獲取待卷積的多組數據對，每一組數據對由激活值及其對應的原始權重構成，且該激活值和該原始權重均為浮點數； 步驟2、求和每組數據對中激活值和原始權重的指數，得到每一組數據對的指數和，并從所有數據對中選擇數值最大的指數和作為最大指數； 步驟3、按計算順序排列該原始權重的尾數，形成權重矩陣，并將該權重矩陣中各行統一對齊到該最大指數，得到對齊矩陣； 步驟4、剔除該對齊矩陣中的松弛位，得到具有空位的精簡矩陣，并使該精簡矩陣每一列的基本位按該計算順序遞補該空位，形成中間矩陣，剔除該中間矩陣的空行后，將矩陣中空位置0，得到交錯權重矩陣，將該交錯權重矩陣中每一行作為必要權重； 步驟5、根據激活值與原始權重中基本位的對應關系，得到該必要權重中每一位對應激活值的位置信息，將該必要權重送入拆分累加器，該拆分累加器將該必要權重按位分割為多個權重段，根據該位置信息，將該權重段與對應激活值的尾數發送至加法樹進行求和處理，通過對處理結果執行移位相加，得到輸出特征圖作為該多組數據對的卷積結果； 其中該激活值為圖像的像素值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學院計算技術研究所，其通訊地址為：100080 北京市海淀區中關村科學院南路6號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。