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龙图腾网获悉西安电子科技大学杭州研究院;西安电子科技大学申请的专利一种基于POSIT格式的存算一体处理器及处理方法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：CN120670371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511135227.1，技术领域涉及：G06F15/78；该发明授权一种基于POSIT格式的存算一体处理器及处理方法是由吴喜广;杨鹏城;李雨泽;周久人;刘艳;韩根全设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于POSIT格式的存算一体处理器及处理方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于POSIT格式的存算一体处理器及处理方法，本发明通过利用改进的POSIT数据格式能够大幅度降低网络训练时的计算复杂度，同时由于其保留动态位宽特点，提高了数值表示的范围，保证了神经网络训练的精度，解决了现有技术中低精度训练多支持浮点或者整型数据格式，没有支持POSIT数据类型。并且需要大量优化手段保证精度，导致技术方案复杂，数据格式缺乏灵活性，无法有效表示网络参数的技术问题。

本发明授权一种基于POSIT格式的存算一体处理器及处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于POSIT格式的处理方法，其特征在于，所述方法包括： S1：将神经网络参数按照标准POSIT数据格式编码，并按基准数据块大小进行划分；并且，所述S1按基准数据块大小进行划分，包括： 当连续数个相连的基准数据块的动态离散度均大于高离散度超块触发阈值时，则将数个基准数据块合并为超块，超块内每个子单元设置为最小基准数据块大小； S2：计算每个基准块内神经网络参数的尾数的动态离散度，并动态调整数据块大小；并且，所述动态离散度通过如下方式获取： 获取神经网络参数的尾数的绝对值的方差和均值； 获取每个数据块内的神经网络参数的数量的对数； 所述动态离散度与方差成正比，与均值和神经网络参数的数量的对数成反比； S3：根据重新调整后的数据块，提取最大指数作为共享指数，其余数的指数对齐至所述共享指数并相应位移尾数，并对移位后尾数进行截断：位宽＜6比特时低位补0，位宽≥6比特时保留高6比特，生成改进POSIT数据； S4：将改进后的POSIT数据存储至存算一体的存储模块； S5：获取激活数据，采用S1-S3的步骤转换为改进POSIT数据，通过存算阵列执行乘累加运算； S6：将乘累加结果编码为标准POSIT格式输出，并且，所述S2动态调整数据块大小，具体包括： 若动态离散度越大，表示每个基准块内神经网络参数的尾数越分散，则减少数据块大小； 若动态离散度越小，表示每个基准块内神经网络参数的尾数越集中，则增加数据块大小。

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