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本文提出了一种基于误差模拟引擎的可靠性分析框架,通过验证误差模型,定义卷积神经网络操作器输出的损坏模式,并在故障注入和错误模拟之间架起了桥梁,实现了结合两者优势的目的。实验结果表明,该方法在故障效应的函数错误模拟方面准确度约为99%,速度提升范围为44x至63x。

SAFFIRA: 用于评估基于 Systolic-Array 的 DNN 加速器可靠性的框架

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-03-05T00:00:00Z
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