硕士论文摘要：深度神经网络硬件加速器可靠性评估与提升方法
硬件体系结构
2026-03-11 v1 人工智能
分布式、并行与集群计算
摘要
本稿件概述了博士论文的工作并展示了其影响力，介绍了 novel、成本效益高的 DNN 硬件加速器可靠性评估与提升方法。开展了全面的系统性文献综述（SLR），对现有可靠性评估技术进行分类，识别研究空白，并发展出新的分析性可靠性评估工具。此外，本工作探讨了可靠性、量化与近似之间的相互作用，提出了方法，以优化计算效率与容错性之间的权衡。进一步地，开发了一种实时、零开销的可靠性提升技术，AdAM，提供了可与传统冗余方法相媲美的容错能力，同时显著降低硬件成本。该研究的影响力延伸至学术界之外，为多个资助项目、硕士课程、工业合作以及高效可靠的 DNN 硬件加速器工具与方法的开发作出贡献。
引用
@article{arxiv.2603.08724,
title = {PhD Thesis Summary: Methods for Reliability Assessment and Enhancement of Deep Neural Network Hardware Accelerators},
author = {Mahdi Taheri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.08724},
year = {2026}
}