REQAP

新的 REQAP 方法提升了边缘设备的 DNN 效率和弹性

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。