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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种基于视觉Transform电路网表仿真加速优化方法，通过将电路网表生成的稀疏矩阵转换成灰度图像，再经VIT模型进行图像的特征提取后，选择最适合本电路网表的稀疏矩阵存储格式，从而达到后续电路仿真器计算加速的效果。利用本发明提出的基于VIT模型的矩阵灰度图分类识别方法，可以将电路仿真器乘法计算的速度显著提升，极大缩短芯片设计周期。
主权项：1.一种基于视觉Transform电路网表仿真加速优化方法，其特征在于：包括以下步骤：获取数据集，数据集的数据包括电路网表稀疏矩阵；矩阵图像化：将稀疏的电路网表矩阵转换为灰度图像，并将图像尺寸标准化，同时通过数据增强方式扩充训练集数量；构建基于VisionTransformer的稀疏矩阵存储格式分类模型；设置训练阶段的学习策略及损失函数，利用训练集对构建的稀疏矩阵存储格式分类模型进行训练，并利用测试集对训练效果进行测试；将训练好的模型移植到Fastspice电路仿真器；所述的基于VisionTransformer的稀疏矩阵存储格式分类模型是在原有的TransformerEncoder中的多头自注意力层后添加一个CNN层，用于捕获稀疏矩阵的局部特征，最后将得到的有位置编码信息的token输入到MLP模块进行分类；所述的基于VisionTransformer的稀疏矩阵存储格式分类模型包括TransformEncoder模块；所述TransformEncoder模块包括多头自注意力层、CNN层以及多层感知层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于视觉Transform电路网表仿真加速优化方法
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