文章总结： 吉林大学博士生王晨洋的论文被计算机系统结构顶级期刊TACO录用，提出ReIPE近似容错策略，利用神经网络加速器中空闲处理单元进行错误敏感过滤器软错误检测。该方法通过轻量级梯度分析替代传统故障注入，结合硬件资源空闲情况与软件层错误敏感差异分析，将错误检测融入原始计算流程，实现覆盖96.40%错误的同时较传统双模冗余平均减少75.06%性能开销和67.79%能耗开销。 综合评分： 87 文章分类： 解决方案,安全建设,技术标准,应用安全,其他

吉林大学博士研究生王晨洋的论文被计算机系统结构领域顶级期刊TACO录用

信息网络安全杂志

2026年4月28日 17:01 上海

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吉林大学计算机科学与技术学院魏晓辉教授指导的2023级博士生王晨洋的论文“ReIPE: Recycling Idle PEs in CNN Accelerator for Vulnerable Filters Soft-Error Detection”被计算机系统结构领域顶级期刊《ACM Transactions on Architecture and Code Optimization (TACO)》录用。论文通讯作者为岳恒山副教授，其他作者还有谭婧炜佳教授、美国达科他州立大学邱美康教授、直博生关泽宇、博士生姜楠等。

 文章提出了一种面向神经网络加速器的近似容错策略ReIPE，利用加速器中的空闲处理单元 (PE)，进行错误敏感过滤器的软错误检测。ReIPE 首先用轻量级梯度分析代替传统高开销的故障注入实验，以实现快速的过滤器级错误弹性分析。在执行阶段，结合硬件层脉动阵列计算资源空闲情况和软件层过滤器错误敏感差异分析结果，ReIPE利用空闲 PE保护错误敏感过滤器，将错误检测过程融入加速器的原始计算流程中，以降低容错开销。结果表明，ReIPE 可以覆盖 96.40% 的错误，相较于传统双模冗余错误校验平均减少75.06% 的性能开销和 67.79% 的能耗开销。

 ACM TACO是国际上计算机系统结构领域顶刊之一，是CCF推荐A类期刊。本论文是吉林大学为第一作者单位在TACO录用的首篇论文。

来源：吉林大学计算机科学与技术学院

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