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TOOL · CL_228895 · Sep 1 · 04:00

TopGQ 框架通过拓扑感知分组加速 GNN 量化

研究人员开发了 TopGQ，一种用于图神经网络 (GNN) 训练后量化的新颖框架，可显著降低量化开销。该方法采用双轴尺度吸收，将激活量化集成到邻接矩阵中，并引入 TopPIN（局部节点结构的代理）来对具有相似拓扑的节点进行分组。据报道，这种方法在保持精度的同时，将量化时间缩短了一个数量级。