English(EN) REQAP: Resilient Weight Packing and Quantization for Edge DNN Acceleration

新的 REQAP 方法提升了边缘设备的 DNN 效率和弹性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-17 04:00

研究人员开发了 REQAP，一种用于优化边缘加速器上深度神经网络 (DNN) 的新颖方法。该方法结合了面向可靠性的混合精度量化框架和确定性的寄存器级打包策略。该系统旨在减少内存占用和执行周期，同时通过选择性的比特级保护来增强对硬件故障的弹性。在 AlexNet、VGG-11 和 ResNet-18 等模型上的评估显示，内存显著减少，MAC 操作次数减少，并且在故障注入下准确性弹性得到提高。 AI

影响这项研究可能带来在资源受限的边缘设备上更高效、更可靠的 AI 部署。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Mahdi Taheri, Samira Nazari, Mubassher Ansari, Ali Azarpeyvand, Mohsen Afsharchi, Maksim Jenihhin, Christian Herglotz · 2026-09-17 04:00

REQAP：边缘 DNN 加速的弹性权重打包与量化

arXiv:2609.17555v1 Announce Type: cross Abstract: Efficient deployment of Deep Neural Networks (DNNs) on edge accelerators requires aggressive model compression while maintaining reliability in fault-prone hardware environments. This paper presents a reliability-aware quantized w…

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