Hardened-TC: A Low-cost Reliability Solution for CNNs Run by Modern GPUs
Notice bibliographique
Résumé
Convolutional neural networks (CNNs) have become a compelling solution for various applications such as image classification, object detection, and climate studies. The introduction of tensor cores (TCs) in NVIDIA GPUs targets the acceleration of neural network computations. While there have been numerous studies on the performance and power of TCs, the reliability of TCs received little attention, particularly at the hardware level. Recently, CNNs have been deployed into safety-critical applications such as self-driving cars. Soft errors caused by high-energy particles are concerning as they can lead to catastrophic failures in CNN systems. The high power and area cost of traditional methods for building resilient systems such as triple modular redundancy make selective protection techniques attractive. We propose a hardware-based selective protection mechanism where vulnerable components of a CNN are implemented on resilient TCs. Resizing transistors in hardened TCs offers a low-cost solution to boost the reliability of CNNs. We also propose a precision-aware approach to optimize hardened TCs further. CNNs are resilient to approximation and quite often do not require full precision. By dropping transistor resizing in the least significant bits of network parameters, we are able to offer a low-cost reliability solution for CNNs implemented on TCs while maintaining the accuracy of the original network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».