論文の概要: Adaptive Soft Error Protection for Neural Network Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19664v2
• Date: Tue, 25 Feb 2025 10:05:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:18:08.639043
• Title: Adaptive Soft Error Protection for Neural Network Processing
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク処理のための適応型ソフトエラー対策
• Authors: Xinghua Xue, Cheng Liu, Feng Min, Yinhe Han,
• Abstract要約: ニューラルネットワーク(NN)におけるソフトエラーの緩和は、しばしば計算オーバーヘッドを著しく発生させる。 従来の手法は主にNNコンポーネント間の静的な脆弱性のバリエーションを探索していた。 本稿では、入力やコンポーネント固有の脆弱性をソフトエラーにキャプチャできる軽量グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7356731848370295
• License:
• Abstract: Mitigating soft errors in neural networks (NNs) often incurs significant computational overhead. Traditional methods mainly explored static vulnerability variations across NN components, employing selective protection to minimize costs. In contrast, this work reveals that NN vulnerability is also input-dependent, exhibiting dynamic variations at runtime. To this end, we propose a lightweight graph neural network (GNN) model capable of capturing input- and component-specific vulnerability to soft errors. This model facilitates runtime vulnerability prediction, enabling an adaptive protection strategy that dynamically adjusts to varying vulnerabilities. The approach complements classical fault-tolerant techniques by tailoring protection efforts based on real-time vulnerability assessments. Experimental results across diverse datasets and NNs demonstrate that our adaptive protection method achieves a 42.12\% average reduction in computational overhead compared to prior static vulnerability-based approaches, without compromising reliability.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク(NN)におけるソフトエラーの緩和は、しばしば計算オーバーヘッドを著しく発生させる。 従来の手法は主にNNコンポーネント間の静的な脆弱性のばらつきを調査し、コストを最小限に抑えるために選択的保護を採用した。 対照的に、この研究はNNの脆弱性も入力依存であり、実行時に動的に変化することを示している。 そこで本研究では,入力およびコンポーネント固有の脆弱性をソフトエラーにキャプチャ可能な,軽量グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを提案する。 このモデルは実行時の脆弱性予測を容易にし、様々な脆弱性に動的に適応的な保護戦略を可能にする。 このアプローチは、リアルタイムの脆弱性評価に基づいて保護努力を調整することで、古典的なフォールトトレラントテクニックを補完する。 各種データセットとNN間の実験結果から,我々の適応的保護手法は,信頼性を損なうことなく,従来の静的脆弱性ベースのアプローチに比べて平均42.12倍の計算オーバーヘッド削減を実現していることが示された。

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