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体系结构论文（七十一）:Quantifying the Impact of Data Encoding on DNN Fault Tolerance

news 来源：原创 2025/8/26 10:27:22

Quantifying the Impact of Data Encoding on DNN Fault Tolerance

研究动机

  • 深度神经网络（DNN）在硬件运行时可能遇到位翻转（bit-flip）错误，特别是在能效和面积敏感的平台上（如边缘设备、移动端）。

  • 虽然DNN具有一定的天然容错性，但其容错能力随模型、层、数据表示方式的不同而显著变化。

  • 研究者提出可以通过数据编码方式（data encoding）设计来增强神经网络的容错能力。

核心发现

  1. 编码方式影响容错性：

    • 将权重从传统的二进制补码（two’s complement）改为符号-幅度编码（sign-magnitude, SM）后，

    • 模型能容忍的最大位错误率（Bit Error Rate, BER）提升了多达10倍。

    • 在某些模型中，SM编码的容错能力几乎等同于“理想情况下保护符号位（oracle sign protection）”。

  2. 训练实例之间的容错差异显著：

    • 即使是使用相同的超参数、模型架构和数据集进行训练，不同随机种子下的模型，其容错能力也会有多达5倍的差异。

    • 在实际应用（如自动驾驶）中，假设重训练模型的容错性一致是不安全的假设。

  3. SM编码能减少模型间容错波动：

    • SM编码相比二进制补码，在多次训练中表现出更小的容错性差异（variance），尤其是在10%精度下降容差阈值下，SM的方差比补码低6倍。

 

一、研究动机和背景

1. DNN 容错性的研究意义

  • DNN 在数据中心、移动端、边缘设备广泛部署，不同硬件平台面临不同的软错误风险（如 bit-flip 错误）。

  • 与传统 CPU 工作负载相比，DNN 天然具有更高的容错能力。

  • 有研究表明，DNN 在允许一定精度损失的情况下可以忍受更高的比特错误率（BER），从而换取功耗、面积和速度的提升。

2. 现有研究的不足

  • 当前大多数容错研究假设模型训练一次即可代表其容错性，但本文发现：即使相同模型结构与超参数，容错性也可能变化很大。

  • 此外，研究多聚焦于模型结构对容错性的影响，而对权重数据的编码方式（如补码或符号-幅度编码）对容错性的影响缺乏系统研究。

 本文核心贡献

作者主要有三点关键发现：

编号贡献内容
1️⃣相比于传统的补码（Two's Complement）编码，符号-幅度（Sign-Magnitude, SM） 编码可将DNN的容错性提高最多10倍，效果几乎等同于“只保护符号位”的理想方案（Oracle Sign Protection）。
2️⃣在使用相同网络结构和训练超参数的情况下，不同随机种子训练出的模型，其容错能力差异可能高达 5倍。
3️⃣与补码相比，SM 编码使模型容错性的波动性降低约 4 倍，更适用于实际部署。

实验平台：Ares 框架升级（对应表1）

作者在实验中使用的工具是 Ares（一个开源的 DNN 容错注入工具），并在原有基础上做了增强：

功能原始版本（Ares）新版本（本文）
框架支持仅 Keras新增 PyTorch（可GPU注入）
注入类型仅权重+ 激活值、梯度
支持模型VGG16、ResNet50+ MobileNet、InceptionV3
数据编码固定编码可切换为 2c、SM、Float
GPU注入支持仅激活值+ 权重、梯度

二、数据编码对DNN容错性的影响

1. 编码方式与比特翻转的关系

  • 核心观点：权重的**存储格式（如补码 vs 符号-幅度）**决定了在发生bit-flip时，值变化的严重程度。

  • 在二进制补码（Two’s Complement）中，符号位（最高位）代表正负号。如果这个位发生翻转，会造成数值从正最大跳变为负最大，对神经网络权重的数值影响极大。

  • 举例来说，CiFar10-VGG12 中，99.9999%以上的权重值在 -1.5 ~ +1.5之间。一旦符号位出错，原本接近0的小数值会突变成一个非常大的负数或正数——导致计算结果失真。

2. 模拟：理想符号位保护（Oracle Sign Bit Protection）

颜色表示
🔴 红色二进制补码（Two’s complement）
🔵 蓝色理想符号位保护（Oracle sign protect）
🟢 绿色符号-幅度编码（Sign-magnitude）

解读要点：

在所有模型中，红色柱子都最低，说明补码编码下容错性最差。

绿色柱子（SM编码）多数情况下和蓝色（理想保护）接近，说明SM 在不额外硬件代价的情况下，几乎达到了理想符号位保护的容错效果。

ResNet50、CiFar10-VGG 差距尤为明显，SM编码使容错性提高达 10 倍。

  • 使用Ares工具对六种基准模型（MNIST FC/LeNet5, ImageNet VGG16/ResNet50, CiFar10 VGG12, TIDIGITS GRU）进行模拟实验。

  • 方法是：

    • 对量化后的权重在 [10⁻⁹, 10⁻³] 范围内注入bit-flip。

    • 每个bit error rate（BER）运行20次，记录平均的推理误差。

    • 找到误差上升不超过0.5%时可容忍的最大BER，作为容错能力的衡量指标。

  • 结果：

    • 如果只保护权重的符号位（理想情况），DNN的容错能力提升了接近一个数量级（10x）（见图1中蓝色柱状）。

3. 使用符号-幅度编码（Sign-Magnitude）实现等效保护

  • 作者提出：不一定要额外保护符号位，可以改用SM编码，即可自然规避符号位错误的巨大影响。

  • SM编码中，符号位单独表示正负，值部分表示绝对值，翻转符号位相当于从 x → -x，不会导致巨大跳变。

  • 数学上，如果 x 的绝对值小于最大值一半（M/2），则 SM下符号翻转的误差明显小于2C。

 4. 实验数据验证：CiFar-VGG12 为例

  • 对于 CiFar-VGG12 来说，权重服从均值约为0、标准差<0.02的正态分布。

  • 在2C编码中，99.9%的权重一旦符号位翻转，其数值变化比SM大10倍以上。

  • 换句话说：越靠近0的值，符号位出错越致命，而SM天然在这种场景下更安全。

 5. 评估结果：SM编码 vs 补码 vs 理想保护

  • 对所有六个模型再次测试，只是将编码方式换成 SM：

    • 对于 CiFar10-VGG、ImageNet ResNet50、TiDigits GRU，SM 编码下的容错性与 Oracle sign protection 几乎一致。

    • 对于 MNIST FC、LeNet5、ImageNet VGG16，SM 容忍BER略低一些，但仍在 Oracle 的80%以上。

  • 因此结论是：

    • 使用SM编码几乎可以等效于特殊保护符号位，且不需要额外的硬件代价（如使用冗余存储技术保护符号位）。

    • 同时它和2C一样使用同样位宽，不会引入额外存储开销，是一种设计性价比极高的容错增强方案。

内容对应结论
问题DNN权重的符号位极易受bit-flip影响，在2C编码下尤其严重
方案用SM替代2C，无需额外硬件即可“等效保护符号位”
效果容错能力可提升至原来的10倍，且误差随BER变化更加平滑
意义适用于边缘计算、自适应部署等对可靠性敏感的实际场景

三、同配置下模型实例间容错性存在显著差异（Fault Tolerance Variability）

 1. 核心问题陈述

  • 即使固定：

    • 数据集（如CIFAR10）

    • 模型架构（如VGG12）

    • 超参数（如lr=0.1, L2=5e-4）

  • 只改变训练的随机种子，也会导致容错能力出现高达16倍的差异！

 2. 图 2 解读：误差退化趋势

图2展示了对20个训练实例，在不同BER（bit error rate）下的推理错误率变化

线条颜色表示
蓝色二进制补码编码（2C）
橙色符号-幅度编码（SM）
图中可观察到：

  • 2C在BER达到10⁻⁶时误差开始剧烈上升，变异范围大。

  • SM在更高BER下才出现快速上升，退化更慢、曲线更平滑。

  • 颜色阴影区域代表min/max范围，表明SM的误差方差更小。

 结论：SM不仅容错性更强，而且更稳定，适合对精度敏感的部署。

3. 图 3 ：模型间误差方差的来源与度量方法

图3说明了如何量化模型实例之间的容错差异，使用了两种标准：

左图（相对误差）每个实例相对于自己 base error（无注入）
右图（绝对误差）所有实例相对于最差实例 base error
红色柱状图表示：在不同精度退化阈值（0.5% ~ 10%）下 BER 的标准差

观察结果：

  • 在 0.5% / 1% 容差下，容错差异（BER方差）非常大，>1.5。

  • 但随着容忍误差提升到 10%，差异显著缩小，收敛性增强。

工程含义：

  • 在低容忍度场景（如关键任务系统），需考虑不同实例的“最坏情况”

  • 在更宽容场景（如图像推荐），可以利用“收敛性”做系统容错优化

 4. 图 4 解读：编码方式对容错波动的影响

图4展示了 不同编码方式下容错阈值的方差比较（几何标准差）：

颜色表示
红色Sign-magnitude（SM）
蓝色Two’s complement（2C）

观察发现：

  • 在低误差阈值（0.5%）时两者相差不大

  • 在 10% 精度下降容忍度下：

    • SM 的容错能力波动比 2C 小 约6倍

    • 即模型之间的性能更一致、更易于部署

 结论：SM编码不仅平均容错能力强，其模型间的一致性（低方差）也更优秀。

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编程日记 2025/8/24 9:21:33

Docker技术基础新手入门教程

Docker技术深度解析：从架构到实战的运维指南 一、Docker核心架构与组件详解1. 什么是Docker？1. Docker引擎（Docker Engine）2. Docker对象模型二、关键技术深度剖析1. 容器隔离机制2. 容器网络模型网络驱动类型自定义网络实战3. 存储卷与数据持久化三种挂载方式对比示例：My…...

编程日记 2025/8/22 1:09:41

NO.93十六届蓝桥杯备战|图论基础-拓扑排序|有向无环图|AOV网|摄像头|最大食物链计数|杂物(C++)

有向⽆环图 若⼀个有向图中不存在回路&#xff0c;则称为有向⽆环图(directed acycline graph)&#xff0c;简称 DAG 图 AOV⽹ 举⼀个现实中的例⼦&#xff1a;课程的学习是有优先次序的&#xff0c;如果规划不当会严重影响学习效果。课程间的先后次序可以⽤有向图表⽰ 在…...

编程日记 2025/8/20 15:54:48

Rust泛型与特性

文章目录 泛型函数中的泛型结构体与枚举中的泛型特性&#xff08;trait&#xff09;默认特性Trait作为参数特性做返回值 给结构体实现方法 泛型 泛型编程是现代编程语言中重要的机制 C是通过模板来实现泛型的&#xff0c;而C语言中是没有泛型的 泛型是用来表达抽象类型的机制…...

编程日记 2025/8/20 14:19:24

Day08【基于预训练模型分词器实现交互型文本匹配】

基于预训练模型分词器实现交互型文本匹配 目标数据准备参数配置数据处理模型构建主程序测试与评估总结 目标 本文基于预训练模型bert分词器BertTokenizer&#xff0c;将输入的文本以文本对的形式&#xff0c;送入到分词器中得到文本对的词嵌入向量&#xff0c;之后经过若干网络…...

编程日记 2025/8/22 2:22:50

基于uniapp 实现画板签字

直接上效果图 代码 <template><view class"container"><!-- 签名画布 --><view class"canvas-container"><canvas canvas-id"signCanvas" class"sign-canvas"touchstart"handleTouchStart"touc…...

编程日记 2025/8/24 7:52:09

5.跳表（skiplist）

1. 什么是跳表 -skiplist skiplist 本质上也是一种查找结构&#xff0c;用于解决算法中的查找问题&#xff0c;跟平衡搜索树和哈希表的价值是一样的&#xff0c;可以作为key 或者 key/value 的查找模型。 skiplist &#xff0c;顾名思义&#xff0c;首先它是一个 list 。实际上…...

编程日记 2025/8/26 8:05:44

GitHub 封禁中国 IP：影响、原因及应对

在技术全球化的当下&#xff0c;代码托管平台如同开发者的 “数字仓库”&#xff0c;而 GitHub 无疑是其中最广为人知的一座。但在 2025 年 4 月 13 日&#xff0c;一则令人震惊的消息在国内开发者社群中炸开了锅 ——GitHub 疑似封禁中国 IP。一时间&#xff0c;这一事件迅速成…...

编程日记 2025/8/24 19:45:37

基于工业操作系统构建企业数字化生态的实践指南

一、工业操作系统选型策略 工业操作系统&#xff08;IIoT OS&#xff09;的选型需从功能适配性、技术成熟度、生态兼容性三个维度综合评估。以玉麟科技DIOS平台为例&#xff0c;其 "云端 终端" 架构支持全球设备管理&#xff0c;通过工业知识模型实现设备健康度预测…...

编程日记 2025/8/19 22:43:50