申请/专利权人：中国科学院微小卫星创新研究院;上海微小卫星工程中心

申请日：2023-12-05

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117909145A

主分类号：G06F11/22

分类号：G06F11/22;G06N3/063;G06N3/08;G06N5/04;G01R31/302;G01R31/305

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明公开了AI芯片单粒子翻转影响评估方法和系统，该方法采用地面模拟辐照试验结合软件故障注入的方法，包括通过地面辐照试验获取AI芯片存储单元SEU数量和在轨时长关系，以及通过SEU软件故障注入建立AI芯片存储单元SEU数量和其推理准确度退化关系，从而实现评估AI芯片在轨时长与其推理准确度退化之间额关系。采用本方案可将AI芯片SEU影响评估成本降低至辐照试验评估的10％以内，评估时间由2个月缩短至1周；可根据AI模型特点开展尽可能多的重复SEU故障注入，大大提高了获取的AI芯片推理准确度退化数据的置信度；提出的评估方法通用性强，器件类型覆盖基于不同硬件加速器的AI芯片，算法覆盖MLP、CNN、DNN不同类型的神经网络算法。

主权项：1.AI芯片单粒子翻转影响评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，进行AI芯片SEU重离子辐照试验，获得存储单元SEU发生截面；步骤S2，根据轨道辐射粒子能谱环境计算存储单元单个位SEU发生概率，建立存储单元SEU数量与在轨时长关系；步骤S3，对AI芯片做大数据训练，获得训练后固化的神经网络参数；步骤S4，随机翻转AI芯片中一定数量的神经网络参数存储位的值，然后AI芯片重复多次识别新的推理数据集，直到获取的AI芯片推理准确度数据置信度满足任务要求；步骤S5，增大注入到AI芯片中的SEU数量，重复步骤S4,直到SEU数量范围覆盖任务要求；步骤S6，比较SEU故障注入前后AI芯片推理准确度变化，对AI芯片推理准确度退化情况进行分类，建立存储单元SEU数量和AI芯片不同准确度退化情况的关系。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院微小卫星创新研究院;上海微小卫星工程中心 AI芯片单粒子翻转影响评估方法和系统

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