コンピュータサイエンス > ハードウェアアーキテクチャ
arXiv:2603.08724 (cs)
[2026年2月17日に投稿]
題名：博士論文要約：深層ニューラルネットワーク用ハードウェアアクセラレータの信頼性評価および向上のための手法
著者：Mahdi Taheri
博士論文要約：深層ニューラルネットワーク用ハードウェアアクセラレータの信頼性評価および向上のための手法、Mahdi Taheri による論文のPDFを表示
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要旨：本原稿は、博士論文の取り組みを要約し、DNNハードウェアアクセラレータの信頼性を評価・向上するための新しい、コスト効率の高い手法を提示することで、その成果の影響を示す。包括的なシステマティック・レビュー（SLR）を実施し、既存の信頼性評価手法を分類して研究上のギャップを特定し、その結果、新しい解析的な信頼性評価ツールの開発につなげた。さらに、本研究は、信頼性・量子化・近似の相互作用を探究し、計算効率とフォールトトレランス（耐故障性）のトレードオフを最適化する手法を提案する。加えて、リアルタイムでオーバーヘッドゼロの信頼性向上技術である AdAM を開発した。これは、従来の冗長性手法と同等の耐故障性を提供しつつ、ハードウェアコストを大幅に削減する。本研究のインパクトは学術の枠を超え、複数の助成付きプロジェクト、修士課程の授業、産業界との共同研究、そして効率的かつ信頼性の高いDNNハードウェアアクセラレータのための新しいツールや手法の開発に寄与している。
| 分野： | ハードウェアアーキテクチャ (cs.AR); 人工知能 (cs.AI); 分散・並列・クラスタ計算 (cs.DC) |
| 引用： | arXiv:2603.08724 [cs.AR] |
| (または、このバージョンについては arXiv:2603.08724v1 [cs.AR]) | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.08724
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