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我们提出了一种设计方法来促进深度学习模型的容错。首先，我们实现了一个多核容错神经形态硬件设计，其中每个神经形态核心中的神经元和突触电路都包裹在星形胶质细胞电路中，星形胶质细胞是大脑的星形神经胶质细胞，它通过使用闭环逆行反馈信号恢复故障神经元的尖峰放电频率来促进自我修复。接下来，我们在深度学习模型中引入星形胶质细胞，以实现对硬件故障所需的容忍度。最后，我们使用系统软件将支持星形胶质细胞的模型划分为集群，并在所提出的容错神经形态设计上实现它们。我们使用七种深度学习推理模型评估了这种设计方法，并表明它既节省面积又节能。
使用星形胶质细胞神经网络进行容错计算的设计方法
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