SEAL安全感知层映射降低3D存内计算故障脆弱性

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论文解读:该研究面向异构3D存内计算加速器,提出SEAL安全感知层映射框架。其作用是在多租户共享供电网络引入安全风险的条件下,通过把关键神经网络层分配到更抗故障的器件和存储层组合,在保持可用映射的同时降低故障脆弱性,兼顾功耗、性能与面积。研究在ResNet-18和Qwen2.5-3B上验证,故障脆弱性最多降低3.9倍和7.8倍,且精度或困惑度与无故障基线差异很小。

亚利桑那州立大学和马里兰大学的研究人员发表了《SEAL:面向异构3D CiM加速器的多租户安全感知层映射》。

摘要:异构3D存内计算架构可在堆叠层间组合不同存储技术,以加速深度神经网络推理;但多租户部署因共享供电网络引入安全风险。研究人员开发了SEAL,一种安全感知层映射框架,通过将关键神经网络层分配到更抗故障的器件与层组合,联合优化功耗、性能、面积和故障脆弱性。使用ResNet-18和Qwen2.5-3B的评估显示,与安全盲映射相比,在两种方法都产生可用映射的情况下,故障脆弱性分别降低达3.9倍和7.8倍。在重ReRAM配置中,SEAL将所有高关键性层放置在低脆弱性层上,并将故障脆弱性降至表征下限。ResNet-18精度与无故障基线相差在0.06个百分点以内,Qwen2.5-3B困惑度与无故障基线相差在0.06以内。

技术论文见此处。2026年9月。

Sharma, Pragya, Sriniketh Purisai Ramanujam, Ashish Reddy Bommana, Hossein Pourmehrani, Naghmeh Karimi, Farshad Firouzi, Krishnendu Chakrabarty. “SEAL: Multitenant Security-Aware Layer Mapping for Heterogeneous 3-D CiM Accelerators.” IEEE Journal on Exploratory Solid-State Computational Devices and Circuits, 2026年9月. https://doi.org/10.1109/JXCDC.2026.3734047 许可。

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来源: 海外媒体

论文正文: https://ieeexplore.ieee.org/document/11692886

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