面向脉动阵列神经网络加速器的软错误近似容错设计

吉林大学学报(工学版) ›› 2024, Vol. 54 ›› Issue (06) : 1746-1755. DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230042

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本文根据神经网络本身的错误弹性和层内过滤器相似性提出了一种近似容错设计，把过滤器划分成不同校验组进行不精确校验，保证严重错误被检出并恢复。通过优化过滤器-计算单元映射使校验流程与脉动阵列数据流契合，相较于传统双模冗余，本文提出的容错设计可以降低73.39%的性能开销。

TP302.8 / TP183

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魏晓辉, 王晨洋, 吴旗, 郑新阳, 于洪梅, 岳恒山. 面向脉动阵列神经网络加速器的软错误近似容错设计. 吉林大学学报(工学版). 2024, 54(06): 1746-1755 https://doi.org/10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230042

国家自然科学基金项目（62272190,U19A2061）

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