提示词描述

生成一个流程图，主要分为三个部分。首先，针对大模型权重和激活值分布不均匀以及对量化噪声敏感的问题，研究基于二阶敏感性分析和非均匀量化的低比特压缩技术。其次，在量化压缩的基础上，研究如何自动评估不同模块（层/头/通道）参数对最终损失函数的敏感性。通过分析梯度方差或微分推导，为目标模型生成混合精度配置策略，在量化框架内实现精度和速度的二次平衡。然后，为了保证优化后模型的数值可靠性，研究适用于大模型的高效误差检测方法，对混合精度和量化操作引入的数值误差进行传播建模和边界估计，为优化策略提供精度保证。最后，研究并构建一个统一的、源到源的自动化编译框架，集成以上三项技术。该框架将整合上述三项核心技术，基于MLIR等中间表示，实现从模型解析、联合优化策略搜索、误差分析到生成目标硬件高性能代码的全自动化流程。