Neutron-Induced Error Rate of Vision Transformer Models on GPUs - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Neutron-Induced Error Rate of Vision Transformer Models on GPUs

Résumé

Vision Transformers (ViTs) are the new trend to improve performance and accuracy of machine learning. Through neutron beam experiments we show that ViTs have a higher FIT rate than traditional models but similar error criticality.
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radecs_2023.pdf (489.74 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04124814 , version 1 (11-06-2023)

Licence

Paternité

Identifiants

  • HAL Id : hal-04124814 , version 1

Citer

Fernando Fernandes dos Santos, Paolo Rech, Angeliki Kritikakou, Olivier Sentieys. Neutron-Induced Error Rate of Vision Transformer Models on GPUs. RADECS - RADiation and its Effects on Components and Systems Conference, Sep 2023, Toulouse, France. ⟨hal-04124814⟩
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