本文提出了一种零空间成本的容错机制，通过可微结构修剪、权重复制和投票以及嵌入最显著位（MSBs）到模型权重中，有效减少了硬件故障对模型预测的影响，并在 GLUE 基准的九个任务上使用 BERT 模型进行实验验证了该方法的有效性。

本文提出了一种故障感知的框架 FARe，用于在存在故障情况下减轻训练图神经网络的影响，该框架在准确性和时间开销方面优于现有方法。实验结果表明，相比无故障情况下的对比系统，FARe 框架可以在故障的 ReRAM 硬件上只增加约 1% 的时间开销，将 GNN 测试准确率提高 47.6%。