LeNet-5
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新研究探讨深度学习模型覆盖率指标和安全性
研究人员进行了一项实证研究，以了解深度学习模型深度、配置与神经网络覆盖率指标之间的关系。该研究使用了LeNet、VGG和ResNet架构，以及从5层到54层的模型，分析了四种覆盖率指标：主要功能、边界、层次结构和结构覆盖率。此外，研究还探讨了修改后的决策/条件覆盖率与数据集大小之间的联系，并提出了增强DNN安全测试的三个未来研究方向。
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新的FEnc2框架提升私有AI推理效率
研究人员开发了FEnc$^2$，这是一个旨在显著提高使用全同态加密（FHE）进行私有推理效率的新框架。该方法通过同时考虑卷积运算和网络架构来统一数据打包，以优化密文利用率并减少计算开销。在常见的图像识别任务中，FEnc$^2$在GPU上实现了高达228倍的端到端延迟缩减，在CPU上实现了高达226倍的延迟缩减。
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新型计算内存宏提升边缘AI推理效率
研究人员开发了E-ReCON，这是一种新颖的计算内存（CIM）宏，专为边缘设备上的高效AI推理而设计。该宏利用紧凑的ReRAM位单元，能够为常规神经网络和脉冲神经网络执行乘法运算。该设计采用了交错加法器树以减少晶体管数量和功耗，从而实现高能效和低延迟。
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研究人员结合 DPU 和 GPU 以加速神经网络推理
研究人员开发了一种新颖的方法，通过在深度学习处理单元 (DPU) 和图形处理单元 (GPU) 之间拆分卷积神经网络 (CNN) 计算来加速神经网络推理。这种“拆分 CNN 推理”方法在数据源附近的 DPU 上处理初始层，在 GPU 上处理后续层，从而显著降低延迟。还引入了一个图神经网络 (GNN) 模型，以准确预测各种 CNN 架构的最佳层划分，准确率达到 96.27%。