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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利适用于混合位宽的卷积神经网络计算单元及运算阵列获国家实用新型专利权，本实用新型专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN223712187U 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23发布的实用新型授权公告中获悉：该实用新型的专利申请号/专利号为：202520170791.6，技术领域涉及：G06N3/063；该实用新型适用于混合位宽的卷积神经网络计算单元及运算阵列是由黄水平;王懿瑶;王云峰设计研发完成，并于2025-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于混合位宽的卷积神经网络计算单元及运算阵列在说明书摘要公布了：本实用新型公开了一种适用于混合位宽的卷积神经网络计算单元及运算阵列，卷积神经网络计算单元包括：两高位宽乘法器、两低位宽乘法器、第一加法器、第二加法器、第三加法器、第一数据选择器、第二数据选择器和第三数据选择器；一个高位宽乘法器完成4比特与5比特的标量乘法，一个低位宽乘法器完成2比特与5比特的标量乘法；一个高位宽乘法器和低位宽乘法器进行拼接完成6比特与5比特的乘法运算；两低位宽乘法器进行拼接完成4比特与5比特的乘法运算。本实用新型能够实现4bit、6bit混合位宽和5bit固定激活值位宽的计算单元，并针对神经网络通道并行性设计了适配混合精度量化的运算阵列，减少硬件资源闲置的同时，极大的增加了单元的灵活性。

本实用新型适用于混合位宽的卷积神经网络计算单元及运算阵列在权利要求书中公布了：1.一种适用于混合位宽的卷积神经网络计算单元，其特征在于，包括：两高位宽乘法器、两低位宽乘法器、第一加法器、第二加法器、第三加法器、第一数据选择器、第二数据选择器和第三数据选择器；所述两高位宽乘法器分别为第一高位宽乘法器和第二高位宽乘法器；所述两低位宽乘法器分别为第一低位宽乘法器和第二低位宽乘法器；所述第一高位宽乘法器、第一低位宽乘法器、第二低位宽乘法器、第二高位宽乘法器的一输入端均与输入权重数据相连接以分别获取4比特、2比特、2比特及4比特数据；所述第一高位宽乘法器、第一低位宽乘法器、第二低位宽乘法器、第二高位宽乘法器的另一输入端均与5比特的激活值相连接；所述第一高位宽乘法器的输出端与第一加法器的一输入端和第一数据选择器的一输入端分别相连接；所述第一低位宽乘法器的输出端与第一加法器的另一输入端和第二加法器的一输入端分别相连接；所述第二低位宽乘法器的输出端与第二加法器的另一输入端和第三加法器的一输入端分别相连接；所述第二高位宽乘法器的输出端与第三加法器的另一输入端和第三数据选择器的一输入端分别相连接；所述第一加法器的输出端与第一数据选择器的另一输入端相连接；所述第二加法器的输出端与第二数据选择器的一输入端相连接，所述第二数据选择器的另一输入端输入0；所述第三加法器的输出端与第三数据选择器的另一输入端相连接；所述第一数据选择器、第二数据选择器和第三数据选择器的输出端分别输出至A、B及C端。

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