一种卷积神经网络量化电路及量化方法

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专利状态

一种卷积神经网络量化电路及量化方法

有效

专利申请进度

申请

2018-11-22

申请公布

2019-03-15

授权

2020-11-03

预估到期

2038-11-22

专利基础信息

申请号	CN201811398233.6	申请日	2018-11-22
申请公布号	CN109472353A	申请公布日	2019-03-15
授权公布号	CN109472353B	授权公告日	2020-11-03
分类号	G06N3/06;G06N3/04
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	浪潮集团有限公司
申请人地址	山东省济南市高新区浪潮路1036号

专利法律状态

2020-11-03

授权

状态信息

授权
2020-10-27

专利申请权、专利权的转移

状态信息

专利申请权的转移；IPC(主分类):G06N3/06；专利申请号:2018113982336；登记生效日:20201012；变更事项:申请人；变更前权利人:济南浪潮高新科技投资发展有限公司；变更后权利人:浪潮集团有限公司；变更事项:地址；变更前权利人:250100 山东省济南市高新区孙村镇科航路2877号研发楼一楼；变更后权利人:250100 山东省济南市高新区浪潮路1036号
2019-04-09

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06N3/06；专利申请号:2018113982336；申请日:20181122
2019-03-15

发明专利申请公布

状态信息

公布

摘要

本发明公开了一种卷积神经网络量化电路及量化方法，属于人工智能数据处理技术领域，包括原始参数池、比较器阵列、量化参数计算单元和算术运算单元，所述原始参数池用于存储卷积神经网络每层计算所需的原始参数数据，包括每层所有卷积核各通道数据和偏置数据；所述比较器阵列用于对原始参数池中的数据进行统计运算，迭代比较得到卷积神经网络各层参数的最大值及最小值；所述量化参数计算单元用于对所述最大值及最小值进行算术运算，得到模型量化所用的各参数；所述算术运算单元用于对模型进行量化，所得结果均以无符号位指定位数的整数格式表示。本发明经过量化可以降低系统功耗，使卷积神经网络在端上的部署运行得到更可靠的保证。

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