AFarePart：面向DNN边缘加速器的精度感知容错分区器

本文介绍了AFarePart，这是一种用于分割深度神经网络（DNN）以提高其在边缘加速器上性能的新方法。重点在于精度和容错性，这对于可靠的边缘计算至关重要。“精度感知”的使用表明系统根据模型对错误的敏感度动态调整分区。“容错”方面意味着处理潜在硬件问题的机制。来源为ArXiv表明这是一篇初步的研究论文，可能正在接受同行评审。

• •AFarePart是一种用于边缘加速器上DNN的新型分区方法。
• •它侧重于精度和容错性。
• •该系统可能具有精度感知能力，动态调整分区。
• •它结合了容错机制来处理硬件问题。