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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种面向神经网络加速器的精度可配置乘累加单元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：CN116108904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202310221906.5，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种面向神经网络加速器的精度可配置乘累加单元是由刘昊;陈健;周欣如;李心贺;王丽洁设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向神经网络加速器的精度可配置乘累加单元在说明书摘要公布了：本发明公开了一种设计面向神经网络加速器的精度可配置乘累加单元，先将第零计算单元、第一计算单元通过第五求和模块进行求和，然后将第二计算单元、第三计算单元通过第六求和模块进行求和，最后对以上两个求和生成的部分通过第三求和模块进行最终求和；其中精度可配置乘累加单元中所有求和模块按照输入位宽的不同进行相应的关断以适应2位、4位和8位不同位宽的卷积神经网络各个层的乘累加操作。它们在保证CNN的一定精度的情况下，不仅简化了计算单元和外部复杂的可配置逻辑，而且引入了近似计算的概念。首次在可配置的计算单元中引入了近似计算，使得该架构能够基于位级灵活性进一步降低功耗，并适应来自网络不同量化方法的参数。

本发明授权一种面向神经网络加速器的精度可配置乘累加单元在权利要求书中公布了：1.一种面向神经网络加速器的精度可配置乘累加单元，其特征在于：该乘累加单元包括第零计算单元（Cell0）、第一计算单元（Cell1）、第二计算单元（Cell2）、第三计算单元（Cell3）四个计算单元和第三求和模块（4.3）、第五求和模块（4.5）、第六求和模块（4.6）；先将第零计算单元（Cell0）、第一计算单元（Cell1）通过第五求和模块（4.5）进行求和，然后将第二计算单元（Cell2）、第三计算单元（Cell3）通过第六求和模块（4.6）进行求和，最后对以上两个求和生成的部分通过第三求和模块（4.3）进行最终求和；其中精度可配置乘累加单元中所有求和模块按照输入位宽的不同进行相应的关断以适应2位、4位和8位不同位宽的卷积神经网络各个层的乘累加操作； 所述的第零计算单元（Cell0）、第一计算单元（Cell1）、第二计算单元（Cell2）、第三计算单元（Cell3）四个单元分别为最小计算单元，每个最小计算单元包括基于多路选择的2bit乘法单元（1）、位拼接、移位单元、求和模块；其中， 位拼接包括第一位拼接（2.1）、第二位拼接（2.2）、第三位拼接（2.3）、第四位拼接（2.4）、第五位拼接（2.5）、第六位拼接（2.6）； 移位单元包括第一移位单元（3.1）、第二移位单元（3.2）、第三移位单元（3.3）、第四移位单元（3.4）、第五移位单元（3.5）、第六移位单元（3.6）、第七移位单元（3.7）、第八移位单元（3.8）、第九移位单元（3.9）； 求和模块包括第一求和模块（4.1）、第二求和模块（4.2）、第三求和模块（4.3）、第四求和模块（4.4）、第五求和模块（4.5）、第六求和模块（4.6）、第七求和模块（4.7）、第八求和模块（4.8）、第九求和模块（4.9）。

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