Нейроморфные SNN-ускорители обеспечивают энергоэффективное выполнение задач искусственного интеллекта. Однако их аппаратные реализации подвержены различным видам отказов – «мягким» ошибкам (битовые перевороты из-за космических частиц) и «жёстким» дефектам (дефекты производства, старение, перегрев). В условиях высоких требований к надёжности актуален поиск эффективных методов обеспечения отказоустойчивости SNN-платформ на всех уровнях – от аппаратного обеспечения до прошивки, драйверов ОС и инструментального ПО. Цель исследования – анализ существующих подходов к повышению надёжности SNN-ускорителей и выявление их ограничений в части системной и платформенной поддержки.

Зиновичев Е.С. (науч. рук. Быковский С.В.) Анализ программных методов повышения надёжности аппаратных snn-ускорителей // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16961