Special session : approximation and fault resiliency of DNN accelerators

autor
Ahmadilivani, Mohammad Hasan
Barbareschi, Mario
Barone, Salvatore
Bosio, Alberto
Daneshtalab, Masoud
Torca, Salvatore Della
Gavarini, Gabriele
Jenihhin, Maksim
Raik, Jaan
Taheri, Mahdi
vastutusandmed
Mohammad Hasan Ahmadilivani, Mario Barbareschi, Salvatore Barone, Alberto Bosio, Masoud Daneshtalab, Salvatore Della Torca, Gabriele Gavarini, Maksim Jenihhin, Jaan Raik, Annachiara Ruospo, Ernesto Sanchez, Mahdi Taheri
allikas
Proceedings 2023 IEEE 41st VLSI Test Symposium (VTS)
ilmumiskoht
Danvers, MA
kirjastus/väljaandja
IEEE
ilmumisaasta
2023
leheküljed
10 p. : ill
konverentsi nimetus, aeg
41st IEEE VLSI Test Symposium, VTS 2023, 24 April-26 April 2023
konverentsi toimumispaik
San Diego
leitav
https://doi.org/10.1109/VTS56346.2023.10140043
märksõna
testimine
kompuutersimulatsioon
usaldusväärsus
rikked
tehisnärvivõrgud
Scopus
https://www.scopus.com/sourceid/14939
https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85161889760&origin=inward&txGid=7246f38058a8b9b32768d1928b8eec68
WOS
https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:001011806600022
kvartiil
Q2
kategooria (üld)
Engineering
Tehnika
Computer science
Arvutiteadus
kategooria (alam)
Engineering. Electrical and electronic engineering
Tehnika. Elektri- ja elektroonikatehnika
Computer science. Computer science applications
Arvutiteadus. Arvutiteaduse rakendused
võtmesõna
approximate computing
deep neural networks
fault emulation
reliability
resiliency assessment
ISBN
979-835034630-5
märkused
Bibliogr.: 47 ref
Open Access
Open Access
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
3.1
TTÜ struktuuriüksus
arvutisüsteemide instituut
keel
inglise