이상 설명 한 실시 예 들 에서 는 , 인공 신경망 에서 선택 된 레이어 의 파라미터 에 대한 데이터 표현 의 크기 를 감소 하 기 위해 , 그 가중치 값 또는 활성 화 맵 데이터 의 비트 수 를 감소 하 는 예 를 설명 하 였으나 , 본 개시 의 비트 양자 화 방법 은 이 에 한정 되 지 않 는다 . 다른 실시 예 에서 , 인공 신경망 에서 선택 된 레이어 에 포함 된 다양 한 데이터 에 대한 여러 연산 단계 들 사이 에 존재 하 는 중단 단계 의 데이터 에 대해 각각 다른 비트 를 할당 할 수 도 있 다 . 이 에 따라서 인공 신경망 의 하드웨어 로 구현 시 각 데이터 가 저장 되 는 메모리 ( 예 를 들 어 , 버퍼 , 레지스터 , 또는 캐쉬 ) 의 크기 를 감소 하 기 위해 , 해당 메모리 에 저장 되 는 각 데이터 의 비트 수 를 감소 하 고 해당 메모리 의 비트 수 를 감소 할 수 도 있 다 . 또 다른 실시 예 에서 , 인공 신경망 에서 선택 된 레이어 의 데이터 가 전송 되 는 데이터 경로 의 데이터 비트 의 크기 를 비트 단위 로 감소 할 수 도 있 다 .