【摘 要】
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为了实现低功耗和实时推理,AIoT设备近年来被应用于深度学习中的多个领域.然而,一些制造工艺导致AIoT设备在推理时会出现软错误.对于具有大量计算的神经网络加速器来说,可能会导致大量的计算误差和巨大的预测精度损失,这对于像自主无人机这样精度敏感的应用来说是无法忍受的.而传统的容错技术(如三重模块化冗余)会带来相当大的功耗和性能损失.本文提出了一种客户端-服务器协同的容错神经网络训练框架.在训练中采用带有软错误的AIoT处理器作为客户端,然后服务器端通过AIoT设备的应用数据学习到计算错误.实验中选取了多个
【机 构】
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合肥工业大学电子科学与应用物理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61874124)。
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为了实现低功耗和实时推理,AIoT设备近年来被应用于深度学习中的多个领域.然而,一些制造工艺导致AIoT设备在推理时会出现软错误.对于具有大量计算的神经网络加速器来说,可能会导致大量的计算误差和巨大的预测精度损失,这对于像自主无人机这样精度敏感的应用来说是无法忍受的.而传统的容错技术(如三重模块化冗余)会带来相当大的功耗和性能损失.本文提出了一种客户端-服务器协同的容错神经网络训练框架.在训练中采用带有软错误的AIoT处理器作为客户端,然后服务器端通过AIoT设备的应用数据学习到计算错误.实验中选取了多个
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