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龙图腾网获悉东南大学;东南大学—无锡集成电路技术研究所申请的专利结构化细粒度的二值网络双剪枝方法及稀疏加速器装置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：CN115438774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202211070620.3，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权结构化细粒度的二值网络双剪枝方法及稀疏加速器装置是由齐志;付克琦;刘昊设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本结构化细粒度的二值网络双剪枝方法及稀疏加速器装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种结构化细粒度的二值网络双剪枝方法及稀疏加速器架构，不仅在保护精度的同时有效降低BNN的模型参数量与计算量，而且提供易于硬件实现的并行性。该方法对每组卷积权重沿通道方向做N选一的结构化裁剪，在网络各层输出特征图平面内跳过非重要值所参与的卷积计算。一方面，训练过程中生成控制通道裁剪的索引张量与控制特征图裁剪的平面掩膜，既尽力保护二值网路的精度，也实现二值网络的大幅度精简。另一方面，权重沿通道方向N选一的结构化裁剪与特征图平面掩膜裁剪对硬件友好，只需添加N选一的MUX以及与单层输出特征图尺寸匹配的FIFO即可在任意二值网络加速器中嵌套裁剪后稀疏二值网络的映射，在硬件中充分发挥双重裁剪带来的能效收益。

本发明授权结构化细粒度的二值网络双剪枝方法及稀疏加速器装置在权利要求书中公布了：1.一种结构化细粒度的二值网络双剪枝方法，其特征在于，所述方法具体包括：生成每组卷积权重通道的结构化裁剪的索引，结构化体现在每N个连续的权重通道中仅保留一通道参与计算；生成各层输出特征图的表征重要性的平面掩膜；根据所述通道裁剪的索引，裁剪每一个二值卷积层对应的卷积权重通道；根据所述特征图的平面掩模，推理时屏蔽由平面掩膜所指示位置的输出特征的计算； 假设一个特定二值卷积层的输入特征图尺寸为[IC,H,W]，权重尺寸为[OC,IC,K,K]，输出特征图尺寸为[OC,H’,W’]，其中，H、W为输入特征图尺寸，H’、W’为输出特征图尺寸，OC为输出通道数，IC为输入通道数，K为卷积核尺寸；卷积层共有OC组权重，每组权重有IC个通道，则卷积层的权重总共有OC×IC个通道；生成每组权重通道裁剪索引的步骤如下： 步骤1：生成一个参数向量Pc，向量长度为OC×IC； 步骤2：将Pc重新排列为矩阵Mc，Mc大小为[OC×ICN,N]； 步骤3：采用Gumbel-Softmax方法对Mc进行重参数化； 步骤4：如果是训练，将重参数化后的矩阵重排成大小为[OC,IC,1,1]的张量，并对其进行扩展，沿着平面卷积核维度复制K*K次，将扩展后的尺寸为[OC,IC,K,K]张量与权重相乘；如果是推理，则跳过步骤4继续步骤5-6； 步骤5：将重参数化后的矩阵进行二值化，得到二值矩阵BMc，该二值矩阵与Mc同尺寸，有OC×ICN行N列]，二值化方法如下：对应Mc每一行最大值位置的BMc元素置为1，其余N-1个位置置为0； 步骤6：将BMc重排成大小为[OC,IC,1,1]的张量BPc，该张量就是二值卷积层所有OC组权重通道裁剪的索引； 所述方法采用经双重裁剪的流水线式稀疏二值网络加速器装置实现，其包括稀疏二值卷积层计算引擎、第一层计算引擎、最大池化层计算引擎、全连接层计算引擎；当启动加速器时，待处理的图像通过DMA从外部存储器读取到第一层计算引擎。

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