Buchumschlag

AdAM: Adaptive Fault-Tolerant Approximate Multiplier for Edge DNN Accelerators

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Taheri, Mahdi, Cherezova, Natalia, Nazari, Samira, Rafiq, Ahsan, Azarpeyvand, Ali, Ghasempouri, Tara, Daneshtalab, Masoud, Raik, Jaan, Jenihhin, Maksim
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Artificial Intelligence Hardware Architecture Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

AdAM: Adaptive Approximate Multiplier for Fault Tolerance in DNN Accelerators
von: Taheri, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploration of Activation Fault Reliability in Quantized Systolic Array-Based DNN Accelerators
von: Taheri, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FORTALESA: Fault-Tolerant Reconfigurable Systolic Array for DNN Inference
von: Cherezova, Natalia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DeepVigor+: Scalable and Accurate Semi-Analytical Fault Resilience Analysis for Deep Neural Network
von: Ahmadilivani, Mohammad Hasan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SAFFIRA: a Framework for Assessing the Reliability of Systolic-Array-Based DNN Accelerators
von: Taheri, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DRsam: Detection of Fault-Based Microarchitectural Side-Channel Attacks in RISC-V Using Statistical Preprocessing and Association Rule Mining
von: Hassan, Muhammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RESQ: A Unified Framework for REliability- and Security Enhancement of Quantized Deep Neural Networks
von: Mohammadi, Ali Soltan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Cost-Effective Fault Tolerance for CNNs Using Parameter Vulnerability Based Hardening and Pruning
von: Ahmadilivani, Mohammad Hasan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reliability-Aware Performance Optimization of DNN HW Accelerators Through Heterogeneous Quantization
von: Nazari, Samira, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SPARQ: Spiking Early-Exit Neural Networks for Energy-Efficient Edge AI
von: Patne, Parth, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Mix-and-Match Pruning: Globally Guided Layer-Wise Sparsification of DNNs
von: Monachan, Danial, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DART: Input-Difficulty-AwaRe Adaptive Threshold for Early-Exit DNNs
von: Patne, Parth, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ProAct: Progressive Training for Hybrid Clipped Activation Function to Enhance Resilience of DNNs
von: Mousavi, Seyedhamidreza, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Efficient Architecture for Edge AI Federated Learning With Homomorphic Encryption
von: Rahbari, Dadmehr, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Translating Common Security Assertions Across Processor Designs: A RISC-V Case Study
von: Imtiaz, Sharjeel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SCARF: Securing Chips with a Robust Framework against Fabrication-time Hardware Trojans
von: Eslami, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AxLLM: accelerator architecture for large language models with computation reuse capability
von: Ahadi, Soroush, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Leveraging Highly Approximated Multipliers in DNN Inference
von: Zervakis, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DAISM: Digital Approximate In-SRAM Multiplier-based Accelerator for DNN Training and Inference
von: Sonnino, Lorenzo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Hardware-Aware DNN Compression for Homogeneous Edge Devices
von: Zhang, Kunlong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Building Reliable Arithmetic Multipliers Under NBTI Aging and Process Variations
von: Heidary, Masoud, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AxMoE: Characterizing the Impact of Approximate Multipliers on Mixture-of-Experts DNN Architectures
von: Shende, Omkar B, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PhD Thesis Summary: Methods for Reliability Assessment and Enhancement of Deep Neural Network Hardware Accelerators
von: Taheri, Mahdi
Veröffentlicht: (2026)

An ECC-based Fault Tolerance Approach for DNNs
von: Raji, Mohsen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cross-Layer Co-Optimized LSTM Accelerator for Real-Time Gait Analysis
von: Ahmadilivani, Mohammad Hasan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Oobleck: Low-Compromise Design for Fault Tolerant Accelerators
von: Wilks, Guy, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Synchronization for Fault-Tolerant Quantum Computers
von: Maurya, Satvik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Small Logic-based Multipliers with Incomplete Sub-Multipliers for FPGAs
von: Böttcher, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Reconfigurable Approximate Computing RISC-V Platform for Fault-Tolerant Applications
von: Delavari, Arvin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DRIFT: Harnessing Inherent Fault Tolerance for Efficient and Reliable Diffusion Model Inference
von: Wen, Jinqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ENFOR-SA: End-to-end Cross-layer Transient Fault Injector for Efficient and Accurate DNN Reliability Assessment on Systolic Arrays
von: Tonetto, Rafael Billig, et al.
Veröffentlicht: (2026)

UFO-MAC: A Unified Framework for Optimization of High-Performance Multipliers and Multiply-Accumulators
von: Zuo, Dongsheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Combining Fault Tolerance Techniques and COTS SoC Accelerators for Payload Processing in Space
von: Leon, Vasileios, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PowerFlow-DNN: Compiler-Directed Fine-Grained Power Orchestration for End-to-End Edge AI Inference
von: Chen, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Testing and Fault Tolerance Techniques for CNT-Based FPGAs
von: Lu, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Effective and Memory-Efficient Alternatives to ECC for Reliable Large-Scale DNNs
von: Ahmadilivani, Mohammad Hasan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SigmaQuant: Hardware-Aware Heterogeneous Quantization Method for Edge DNN Inference
von: Liu, Qunyou, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Trikarenos: A Fault-Tolerant RISC-V-based Microcontroller for CubeSats in 28nm
von: Rogenmoser, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Custom Algorithm-based Fault Tolerance for Attention Layers in Transformers
von: Titopoulos, Vasileios, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fault Tolerant Design of IGZO-based Binary Search ADCs
von: Duarte, Paula Carolina Lozano, et al.
Veröffentlicht: (2026)