Geri Dön

Algorithm Based Soft Error Detection for NVDLA

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 837021
  2. Yazar: MUSTAFA TARIK SANİÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. JİNGWEN LENG
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: NVDLA, RTL, Soft error, Resilience
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Shanghaı Jıaotong Unıversıty
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

The improvement of Convolutional Neural Networks (CNNs) made accelerators more advanced, but more complex as well. Even though transistor scaling helped to overcome soft core errors, the complexity of the devices made them more vulnerable to these errors. Since these accelerators are utilized in safety-critical systems, their susceptibility to transient errors makes research on mitigation techniques more significant as well. Since the life-critical systems' standards are very high, they require advanced methods to limit errors to none. Modular redundancy offers a highly reliable method, but it also increases the overhead considerably as well. In this regard, software-based solutions offer cheap solutions, however, their implementation is mainly observed in software-based error injections. This thesis focuses more on the hardware side of software solutions. In this research, we have used an industry-level Deep Neural Network (DNN) accelerator called NVIDIA Deep Learning Accelerator (NVDLA). NVDLA provides RTL Verilog codes for all components of the accelerators. In this thesis, we propose a method to inject errors on RTL and implement of a state-of-theart software-based solution to NVDLA. The results of the thesis shows, the software-based solution can detect all silent data corruptions (SDC) while maintaining very low overhead (6 − 23%) over runtime.

Özet (Çeviri)

Özet çevirisi mevcut değil.

Benzer Tezler

  1. A turbo detection scheme for EGPRS

    GGPRS için bir turbo sezimi yapısı

    ÜLKÜ GÜLMEZ BAŞKÖY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BUYURMAN BAYKAL

  2. İkinci nesil sayısal video yayını (DVB-S2) ileri hata kodlama birimi tasarımı ve gerçeklemesi

    Design and implementation of forward error correction unit for second generation digital video broadcasting (DVB-S2)

    ŞAKİR BALTA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MESUT KARTAL

  3. Stochastic bitstream-based vision and learning machines

    Stokastik bit akışı tabanlı görü ve öğrenme makineleri

    SERCAN AYGÜN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ

  4. A reduced complexity Ungerboeck type receiver for multi-code signaling in dispersive channels

    Dağıtıcı kanallarda çok kodlu sinyalleşme için düşük karmaşıklıklı Ungerboeck tipinde alıcı yapıları

    GÖKHAN MUZAFFER GÜVENSEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YALÇIN TANIK

    DOÇ. DR. ALİ ÖZGÜR YILMAZ

  5. Sönümlemeli kanallarda kafes kodlamalı sistemler için birleşik serpiştirme tekniği

    Combined interleaving technique for trellis coded systems in feding channels

    ERSİN ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÜMİT AYGÖLÜ