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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利在线学习AI芯片的异步训练方法和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：CN119358700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411391271.4，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权在线学习AI芯片的异步训练方法和装置是由陈虹;霍德萱设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本在线学习AI芯片的异步训练方法和装置在说明书摘要公布了：本公开提供一种在线学习AI芯片的异步训练方法和装置。该方法包括：当AI芯片处于训练模式时，对AI芯片内的网络模型的网络突触权重初始化；根据内置算法部署异步学习引擎，所述异步学习引擎用于对计算模块的计算方式进行调度；将训练样本数据输入到所述AI芯片内的网络模型，以使所述计算模块更新网络突触权重；根据所述网络模型中目标突触权重的更新次数和预设次数阈值确定所述目标突触权重是否完成训练。这样，本实施例中设置异步学习引擎来调整计算模块的计算方式，可以减少更新所有突触权重的训练次数。

本发明授权在线学习AI芯片的异步训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种在线学习AI芯片的异步训练方法，其特征在于，所述方法包括：当AI芯片处于训练模式时，对AI芯片内的网络模型的网络突触权重初始化；根据内置算法部署异步学习引擎，所述异步学习引擎用于对计算模块的计算方式进行调度；将训练样本数据输入到所述AI芯片内的网络模型，以使所述计算模块更新网络突触权重；根据所述网络模型中目标突触权重的更新次数和预设次数阈值确定所述目标突触权重是否完成训练，并在完成训练后得到所述目标突触的第一突触权重；所述方法还包括：对所述第一突触权重的最低数据位进行丢弃处理，得到第二突触权重；将所述第二突触权重存储到指定位置；当AI芯片处于推理模式时，获取随机量化数据；组合所述第二突触权重和所述随机量化数据，得到第三突触权重；所述随机量化数据作为所述第三突触权重的最低数据位使用；将所述网络模型的目标突触的权重更新为所述第三突触权重，得到目标网络模型，所述目标网络模型用于根据输入数据进行推理结果。

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