数字后端生成SRAM ROM的方法注意：本博客只是为了记录自己做项目遇到的雷，希望对大家有帮助，至于理论的知识，希望大家参考官方网站~ 谢谢~目录生成SRAM 的 .v .lef .gds VHDL .lib 等文件生成milkyway格式的 FRAM view ，CELL view生成.db格式文件1.生成SRAM的.v .lef .gds VHDL .lib 等文件工具：ar...

论文链接摘要模型量化已成为加速深度学习推理不可或缺的技术。当研究人员继续推动量化算法的前沿时，现有的量化工作往往是不可重复和不可部署的。这是因为研究人员没有选择一致的训练流程，并且了硬件部署的需求。在这项工作中，我们提出了模型量化基准测试(MQBench)，这是第一次评估、分析和基准测试模型量化算法的再现性和可部署性的尝试。我们为现实世界的部署选择了多个不同的平台，包括CPU、GPU、ASIC、D

论文链接摘要我们提出了可加性2的N次幂(APoT)量化，这是一种有效的非均匀量化方案，用于神经网络中权重和激活的钟形和长尾分布。将所有量化水平约束为2的幂之和，具有较高的计算效率，与权值分布匹配良好。应用一个简单的裁剪函数重新参数化，生成一个定义更好的梯度来学习裁剪阈值。此外，还提出了将权值归一化的方法，以细化权值的分布，使训练更加稳定和一致。实验结果表明，我们提出的方法优于最先进的方法，甚至与全

论文链接：https://proceedings.mlr.press/v139/kim21d.html摘要基于转换器的模型，如BERT和RoBERTa，已经在许多自然语言处理任务中取得了最先进的结果。然而，它们的内存占用、推理延迟和功耗对于边缘甚至数据中心的有效推理都是禁止的。虽然量化是一个可行的解决方案，但以前基于Transformer的量化工作在推理中使用浮点算法，不能有效地利用仅整数的逻辑单

floorplan 的那些坑写在开头：本博客完全是为了记录自己做项目的坑，希望对大家有帮助，至于理论的知识还是请大家移步到官网哈~ 谢谢~目录1. pad 的摆放1.1 读入pad.tcl1.1.1基本的语句1.1.2 pad 方向问题1.1.3 io cut1.1.4 Corner pad2. macro的摆放3. 电源网络3.0 power plan3.1 macro ...

综合&后端各种类型文件1. .sdc2. .ddc3. .svf4. .gds25. .clf6. .lef7. .def8. .sdf9. .DSPF10. .RSPF11. .SBPF12. .SPF13. .itf14. .tluplus15. nxtgrd16. .alf17. .PDEF18. .lib19. .db20. Milky Way标准延时约束文件，里面包含对面积、输入

目录一.会议1.1国际最顶尖会议1.2其他二. 期刊2.1国内2.2国外：三.国际语音识别技术研究机构四.国际语音识别技术评测五. 语音识别技术工具包六.语音识别网站及相关论坛七.主页和博客八.语音识别与合成九.语音识别工具箱十.说话人识别：转载自https://blog.csdn.net/fzyjsy/article/details/83041149一.会议1.1国际最顶尖会议ICASSP：In