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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 84 - 88 (5page)
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In this paper, we analyze the impact on the lifetime reliability of heterogeneous processors while accelerating neural network execution. Most edge devices are designed with heterogeneous processors that integrate CPUs and accelerators to process vast amounts of data quickly. Although performance has been improved due to device expansion, energy efficiency has been reduced due to increased power and energy consumption. Therefore, lifetime reliability management has become more difficult due to complex processor design structures. As neural networks become more common in various industries, performance, energy efficiency and lifetime reliability management become more important. This paper presents parallel scheduling of CPUs and accelerators in neural networks acceleration, named cooperative scheduling. We propose a method to improve performance while satisfying the required lifetime reliability through adopting a combination of improved scheduling and lifetime reliability management methods during neural network acceleration.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 구현 및 실험결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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