AFarePart：DNNエッジアクセラレータ向け精度認識フォールト耐性パーティショナー

この記事では、エッジアクセラレータでのパフォーマンスを向上させるために、深層ニューラルネットワーク（DNN）を分割する新しいアプローチであるAFarePartを紹介しています。重点は、信頼性の高いエッジコンピューティングに不可欠な精度とフォールトトレランスにあります。「精度認識」の使用は、システムがモデルのエラーに対する感度に基づいてパーティショニングを動的に調整することを示唆しています。「フォールトトレランス」の側面は、潜在的なハードウェアの問題を処理するためのメカニズムを意味します。ソースがArXivであることは、これが査読中の予備的な研究論文であることを示しています。

• •AFarePartは、エッジアクセラレータ上のDNNに対する新しいパーティショニングアプローチです。
• •精度とフォールトトレランスに焦点を当てています。
• •システムはおそらく精度認識であり、動的にパーティショニングを調整します。
• •ハードウェアの問題を処理するためのフォールトトレラントメカニズムを組み込んでいます。