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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 JOURNAL OF SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY AND SCIENCE Journal of Semiconductor Technology and Science Vol.24 No.5
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 491 - 499 (9page)
- DOI
- 10.5573/JSTS.2024.24.5.491
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Nowadays, deep neural networks (DNNs) are being applied for safety-critical applications such as automotive and aerospace while emphasizing the high significance of lifetime resilience. Conversely, hardware accelerators have been employed for the efficient execution of complex DNNs on edge devices with resource constraints. Meanwhile, enhancing computation efficiency through redundancy elimination, coupled with technology feature size scaling, can elevate the vulnerability to aging, reducing the lifetime resilience of DNN accelerators. Previously, designers relied on conservative guard bands to prolong the lifetime of CMOS devices, albeit at the expense of performance loss. This paper proposes the serial processing approach for neural networks based on the redundant number system, which improves lifetime resilience without losing accuracy or performance but, with a few area and power overheads. We explore the number-system effect on BTI (Bias Temperature Instability) stress and consequent aging degradation. Experimental results of DNNs execution illustrate that the proposed computing approach mitigates stress by 36% on average leading to a 35.5% higher lifetime over the baseline.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. BACKGROUND
III. BSD-SERIAL PROCESSING APPROACH
IV. DETAILED DESIGN OF PES
V. EVALUATION AND COMPARISON
VI. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
S. Alcaide, L. Kosmidis, C. Hernandez, and J. Abella, “High-integrity gpu designs for critical real-time automotive systems,” in 2019 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), 2019, pp. 824-829.
C. Adams, A. Spain, J. Parker, M. Hevert, J. Roach, and D. Cotten, “Towards an integrated GPU accelerated SoC as a flight computer for small satellites,” in 2019 IEEE Aerospace Conference, 2019, pp. 1-7.
I. Moghaddasi, S. Gorgin, and J.-A. Lee, “Dependable DNN Accelerator for Safety-critical Systems: A Review on the Aging Perspective,” IEEE Access, 2023.
A. Arunachalam, S. Kundu, A. Rahat, S. Banerjee, and K. Basu, “Fault Resilience of DNN Accelerators for Compressed Sensor Inputs,” in 2022 IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI (ISVLSI), 2022, pp. 329-332.
M. Riera, J. M. Arnau, and A. Gonzalez, “DNN pruning with principal component analysis and connection importance estimation,” Journal of Systems Architecture, vol. 122, p. 102336, 2022.
C. Adams, A. Spain, J. Parker, M. Hevert, J. Roach, and D. Cotten, “Towards an integrated GPU accelerated SoC as a flight computer for small satellites,” in 2019 IEEE Aerospace Conference, 2019, pp. 1-7.
I. Moghaddasi, S. Gorgin, and J.-A. Lee, “Dependable DNN Accelerator for Safety-critical Systems: A Review on the Aging Perspective,” IEEE Access, 2023.
A. Arunachalam, S. Kundu, A. Rahat, S. Banerjee, and K. Basu, “Fault Resilience of DNN Accelerators for Compressed Sensor Inputs,” in 2022 IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI (ISVLSI), 2022, pp. 329-332.
M. Riera, J. M. Arnau, and A. Gonzalez, “DNN pruning with principal component analysis and connection importance estimation,” Journal of Systems Architecture, vol. 122, p. 102336, 2022.
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