研究人员对部署在 Zynq UltraScale+ SoC 上的开源神经网络加速器的质子辐照响应进行了表征。该研究将系统暴露于 20 至 58 MeV 的质子辐照下，总剂量为 $4.29 imes 10^{10}$ p/cm$^2$。在运行过程中，系统经历了七次工作负载中断，包括重启、重新启动和一次电源循环。观察到两次输出损坏的实例，其中加速器错误地分类了 CIFAR-10 图像，其中一次事件在连续 39 个输入中返回了数据集中不存在的类别。这些发现强调了对用于航天系统进行神经网络推理的商用现成 (COTS) FPGA-SoC 进行强大的软件加固和端到端内容检查的必要性。 AI
影响 这项研究为开发更可靠的太空应用人工智能硬件提供了关键数据，有可能在恶劣环境中更广泛地采用机器学习。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍硬件弹性的实验结果的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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