본 논문은 소프트웨어 수정만으로 심층 신경망(DNN) 가속기의 저전압 동작을 가능하게 하는 간단한 방법을 제시합니다. 기존의 저전압 동작 구현 방식(예: 타이밍 오류 검출 시스템)은 상당한 개발 비용과 오버헤드가 발생하고, 기성품에는 적용할 수 없다는 한계가 있습니다. 본 논문에서 제안하는 해결책은 알고리즘 기반 오류 검출에 의존하여 개발 비용이 적고 회로 수정이 필요 없으며, 일반적인 장치에도 적용 가능합니다. GPU 플랫폼에서 LeNet 및 VGG16과 같은 인기 있는 DNN을 사용한 실험을 통해 모델의 정확도 손실 없이 18%~25%의 에너지 절감과 무시할 수 있는 처리량 저하(<3.9%)를 달성함을 보여줍니다. 제시된 알고리즘 솔루션은 회로 수준 수정, 셀 라이브러리 특성 분석 또는 설계 도구의 특별한 지원이 필요한 기존 TED 기반 기술에 비해 설계에 통합하기가 더 간단합니다.
