arXiv cs.LG· Reza Moravej, Fahad Rahman Amik, Zhanguang Zhang, Didier Ch\'etelat, Yingxue Zhang·· 12 小时前AI 评分18
STEP-KD：面向早期芯片时序预测的序贯知识蒸馏
Climbing the Design Ladder: Sequential Knowledge Distillation for Early-Stage Circuit Timing Prediction
AI 导读
针对早期阶段数据预测布线后时序的难题，研究者提出 STEP-KD，利用布线后、布局后、floorplan 后各阶段教师模型，通过表征对齐将知识序贯蒸馏到综合后学生模型。实验显示其将 Total Negative Slack 预测的加权平均绝对百分比误差降至 19.78%，而业界标准 STA 工具为 74.84%。
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