MapTune: 强化学习指导的 ASIC 技术映射中的进阶库优化
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。使用强化学习方法的 MapTune 框架通过设计特定选择的方式来改善电路映射过程,减少搜索空间并提高映射质量,实验证明其在广泛的电路设计、技术库和映射器中都能实现更高的映射准确性。
我们的研究发现了Transformer-based模型在后训练线性量化过程中准确性下降的原因,并提出了适用于量化的微调方法QuantTune。该方法通过调整权重来控制有问题激活的动态范围,从而在多种Transformer-based模型中实现了显著的后训练量化改进。