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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于脉动阵列加速器可靠性分析的架构级故障注入系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116340029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310382770.6，技术领域涉及：G06F11/00；该发明授权基于脉动阵列加速器可靠性分析的架构级故障注入系统及方法是由谭婧炜佳;王麒翔;阎凯歌设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脉动阵列加速器可靠性分析的架构级故障注入系统及方法在说明书摘要公布了：基于脉动阵列加速器可靠性分析的架构级故障注入系统及方法，涉及CNN加速器分析技术领域，解决现有CNN的可靠性分析方法中，对软件级与架构级的可靠性分析产生了相悖的结论，而单独从软件层面分析无法满足底层硬件的实际可靠性特征应用等问题，本发明系统包括执行模拟器、故障注入模块和分析模块；执行模拟器负责计算仿真，故障注入模块定制并模拟故障生成，分析模块执行数据分析与结果记录；采用本发明的方法，能够在不同的脉动阵列尺寸下，在三类寄存器上进行周期精确的故障注入，且支持多种不同的故障类型，分析框架能够生成详细的中间过程数据信息与结果记录信息。本发明实现简单跨平台，有很好的扩展性，达到了应用的要求。

本发明授权基于脉动阵列加速器可靠性分析的架构级故障注入系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于脉动阵列加速器可靠性分析的架构级故障注入系统，其特征是：该系统包括执行模拟器、故障注入模块和分析模块；所述执行模拟器负责计算仿真，故障注入模块定制并模拟故障生成，分析模块执行数据分析与结果记录； 所述执行模拟器为脉动阵列中的每个PE模拟了三个寄存器，分别为输入寄存器、权重寄存器以及部分和寄存器； 采用Keras框架和TensorFlow后端获得CNN模型中目标层的实际真实数据，采用ScaleSim模拟器获取真实数据与PE的映射信息，根据映射信息将目标层的真实数据存储到PE中，并使用所述真实数据在PE中进行MAC操作；即：在每个周期中，每个PE中的输入寄存器的数值与权重寄存器中的数值相乘，并将计算结果与部分和寄存器中的数值相加； 然后在周期结束时，将数据按照数据流策略传送到相邻的PE； 所述故障注入模块在执行模拟器仿真过程中，中断执行模拟器的运算，在某周期的某个寄存器中的数据位上注入一个故障信息；所述执行模拟器执行注入故障信息后的仿真运算，并将仿真的输出特征图Ofmap传送至Keras框架进行处理，所述Keras框架输出预测结果； 所述分析模块用于存储标准预测结果，并将所述Keras框架输出预测结果与标准预测结果进行比较，生成用于可靠性分析的统计结果以及实验运行过程中的完整信息记录。

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