李冠鹏
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2020年–今天
2024 [j6] 哈萨努尔·拉赫曼(Hasanur Rahman)先生 , 萨布杰·拉斯卡尔 , 李冠鹏 :
研究瞬态硬件故障对深度学习神经网络推理的影响。 柔和。 测试。 验证可靠性。 34 ( 4 ) ( 2024 ) [i8] 圣迪(Sheng Di) , 刘金阳 , 赵凯(Kai Zhao) , Xin Liang(新亮) , 罗伯特·安得伍德 , 张兆瑞 , 米兰·沙阿 , 黄亚凡 , 黄佳军 , 余晓东 , 任从容 , 韩其国 , 格兰特·威尔金斯 , 丁文涛 , 田建南 , 西安金 , 紫柘剑 , 王道策 , 哈萨努尔·拉赫曼(Hasanur Rahman)先生 , 张伯元 , 乔恩·卡尔霍恩 , 李冠鹏 , 吉井和通 , 哈立德·艾伊德·阿尔哈蒂(Khalid Ayedh Alharthi) , 弗兰克·卡佩罗 :
科学数据集有误差有损压缩研究综述。 CoRR公司 abs/2404.02840 ( 2024 ) 2023 [j5] 尼兰杰哈娜·纳拉亚南 , 陈子涛 , 薄芳 , 李冠鹏 , 卡提克·帕塔比拉曼 , 内森·德巴德尔本 :
TensorFlow应用程序的故障注入。 IEEE传输。 可靠的安全。 计算。 20 ( 4 ) : 2677-2695 ( 2023 ) [公元36年] 黄亚凡 , 赵凯(Kai Zhao) , 圣迪(Sheng Di) , 李冠鹏 , 马克西姆·德米特里夫 , 蒂埃里·劳伦特·托内洛 , 弗兰克·卡佩罗 :
通过高速有损压缩提高反向时间偏移性能。 CCGrid公司 2023 : 651-661 [公元35年] 张伯翰 , 杨立山 , 李冠鹏 , 许慧(音) :
研究高级软件设计对低级硬件故障恢复能力的影响。 DSN-S公司 2023 : 163-167 [公元34年] 哈萨努尔·拉赫曼(Hasanur Rahman)先生 , 圣迪(Sheng Di) , 赵凯(Kai Zhao) , 罗伯特·安得伍德 , 李冠鹏 , 弗兰克·卡佩罗 :
面向真实世界科学数据集的特征驱动的固定比率有损压缩框架。 集成电路驱动单元 2023 : 1461-1474 [公元33年] 黄亚凡 , 郑阳河 , 李玲达 , 李冠鹏 :
通过复制指令表征错误检测中的运行时性能变化。 ISSRE公司 2023 : 730-741 [公元32年] 黄亚凡 , 圣迪(Sheng Di) , 余晓东 , 李冠鹏 , 弗兰克·卡佩罗 :
cuSZp:一种具有优化端到端性能的超高速GPU有误差有损压缩框架。 联合国安全理事会 2023 : 43:1-43:13 [c31] 郑阳河 , 黄亚凡 , 许慧(音) , 丁文涛 , 李冠鹏 :
解密并缓解指令复制中软错误保护的跨层缺陷。 联合国安全理事会 2023 : 86:1-86:13 [i7] 刘金阳 , 田建南 , 吴世勋 , 圣迪(Sheng Di) , 张伯元 , 黄亚凡 , 赵凯(Kai Zhao) , 李冠鹏 , 丁文涛 , 陈子忠 , 弗兰克·卡佩罗 :
cuSZ-I:GPU上科学数据的高精度有误差有损压缩。 CoRR公司 abs/2312.05492 ( 2023 ) 2022 【j4】 卢卡斯·帕拉齐 , 李冠鹏 , 薄芳 , 卡提克·帕塔比拉曼 :
提高IR级故障注入的准确性。 IEEE传输。 可靠的安全。 计算。 19 ( 1 ) : 243-258 ( 2022 ) [公元30年] 萨布杰·拉斯卡尔 , 哈萨努尔·拉赫曼(Hasanur Rahman)先生 , 李冠鹏 :
TensorFI+:现代深度学习神经网络的可扩展故障注入框架。 ISSRE研讨会 2022 : 246-251 [公元29年] 张伯翰 , 黄亚凡 , 陈瑞秋(Rachael Chen) , 李冠鹏 :
D2MoN:检测和缓解自动驾驶系统中的实时安全违规行为。 ISSRE研讨会 2022 : 262-267 [公元28年] 拉斐尔·德尔拉·科尔特 , 玛尔塔·卡蒂略 , 乔·费雷拉 , 李冠鹏 :
RSDA 2022研讨会主席致辞。 ISSRE研讨会 2022 : xxix号 [公元27年] 黄亚凡 , 郭胜建 , 圣迪(Sheng Di) , 李冠鹏 , 弗兰克·卡佩罗 :
针对HPC应用,加强跨多个程序输入的选择性保护。 PPoPP(PPoPP) 2022 : 437-438 [公元26年] 萨布杰·拉斯卡尔 , 哈萨努尔·拉赫曼(Hasanur Rahman)先生 , 张伯翰 , 李冠鹏 :
描述算法不准确和瞬态硬件故障之间的深度学习神经网络故障。 PRDC公司 2022 : 54-67 [公元25年] 张伯翰 , 黄亚凡 , 李冠鹏 :
Salus:一种新型数据驱动监控器,可实现自动驾驶系统的实时安全。 QRS(QRS) 2022 : 85-94 [公元24年] 黄亚凡 , 郭胜建 , 圣迪(Sheng Di) , 李冠鹏 , 弗兰克·卡佩罗 :
跨多个程序输入缓解HPC应用程序中的静默数据损坏。 联合国安全理事会 2022 : 17:1-17:14 [i6] 普里塔姆短跑 , 李冠鹏 , 迈赫迪·卡里米比尤基 , 卡提克·帕塔比拉曼 :
基于重放的自动机器人车辆传感器欺骗攻击恢复。 CoRR公司 abs/2209.04554 ( 2022 ) 2021 [j3] 西安金 , 张成明 , 新疆 , 冯云和 , 惠观 , 李冠鹏 , 宋帅文 , 丁文涛 :
COMET:一种利用误差有界有损压缩的新型高效记忆深度学习训练框架。 程序。 荷兰VLDB。 15 ( 4 ) : 886-899 ( 2021 ) 【c23】 陈子涛 , 李冠鹏 , 卡提克·帕塔比拉曼 :
通过范围限制的深度神经网络低成本故障校正器。 DSN(DSN) 2021 : 1-13 [公元22年] 普里塔姆短跑 , 李冠鹏 , 陈子涛 , 迈赫迪·卡里米比尤基 , 卡提克·帕塔比拉曼 :
PID-Piper:从物理攻击中恢复机器人车辆。 DSN(DSN) 2021 : 26-38 【c21】 许慧(音) , 李冠鹏 , 霍马·阿勒姆扎德 , 拉凯什·博巴 , 瓦伦·钱德拉塞卡兰 , 大卫·E·埃文斯 , 尼古拉斯·帕普诺特 , 卡提克·帕塔比拉曼 , 弗洛里安电车 :
第四届可靠和安全机器学习国际研讨会-DSML 2021。 DSN研讨会 2021 : 十六 [公元20年] 西安金 , 李冠鹏 , 宋帅文 , 丁文涛 :
一种新的基于误差有界有损压缩的高效记忆深度学习训练框架。 PPoPP(PPoPP) 2021 : 485-487 [第19条] 哈萨努尔·拉赫曼(Hasanur Rahman)先生 , 亚比德·沙姆吉 , 郭胜建 , 李冠鹏 :
PEPPA-X:寻找程序测试输入,以限制HPC应用程序中的无声数据损坏漏洞。 联合国安全理事会 2021 : 80 [i5] 西安金 , 张成明 , 新疆 , 冯云和 , 惠观 , 李冠鹏 , 宋帅文 , 丁文涛 :
COMET:一种新的记忆效率高的深度学习训练框架,使用错误边界有损压缩。 CoRR公司 abs/2111.09562 ( 2021 ) 2020 [第18条] 宝坻山 , 亚比德·沙姆吉 , 田建南 , 李冠鹏 , 丁文涛 :
LCFI:用于研究HPC程序中有损压缩错误传播的故障注入工具。 IEEE大数据 2020 : 2708-2715 [第17条] 卡提克·帕塔比拉曼 , 李冠鹏 , 陈子涛 :
安全关键系统的容错机器学习:立场文件。 雅思 2020 : 1-4 [第16条] 李冠鹏 , 李依然 , Saurabh Jha公司 , 蔡提摩西(Timothy Tsai) , 迈克尔·B·沙利文 , Siva Kumar Sastry哈里 , Zbigniew Kalbarczyk公司 , 拉维山卡·K·伊耶 :
AV-FUZZER:查找自动驾驶系统中的安全违规行为。 ISSRE公司 2020 : 25-36 [第15条] 陈子涛 , 尼兰杰哈娜·纳拉亚南 , 薄芳 , 李冠鹏 , 卡提克·帕塔比拉曼 , 内森·德巴德尔本 :
TensorFI:用于TensorFlow应用程序的灵活故障注入框架。 ISSRE公司 2020 : 426-435 [第14条] 王伟余(Weiyu Wang) , 黄志磊 , 潘碧薇 , 李焕璐 , 李冠鹏 , 简唐 , 宇春路 :
使用O波段35GHz级EML和高级MLSE和KP4-FEC演示每车道214Gbps IM/DD PAM-4传输。 OFC公司 2020 : 1-3 [第13条] 阿卜杜勒·雷赫曼·安沃 , 李冠鹏 , 卡提克·帕塔比拉曼 , 迈克尔·B·沙利文 , 蔡提摩西(Timothy Tsai) , Siva Kumar Sastry哈里 :
GPU三叉戟:GPU程序中错误传播的有效建模。 联合国安全理事会 2020 : 88 [i4] 陈子涛 , 李冠鹏 , 卡提克·帕塔比拉曼 :
Ranger:通过范围限制提高深度神经网络的容错能力。 CoRR公司 abs/2003.13874 ( 2020 ) [i3] 陈子涛 , 尼兰杰哈娜·纳拉亚南 , 薄芳 , 李冠鹏 , 卡提克·帕塔比拉曼 , 内森·德巴德尔本 :
TensorFI:TensorFlow应用程序的灵活故障注入框架。 CoRR公司 abs/2004.01743 ( 2020 ) [i2] 宝坻山 , 亚比德·沙姆吉 , 田建南 , 李冠鹏 , 丁文涛 :
LCFI:用于研究HPC程序中有损压缩错误传播的故障注入工具。 CoRR公司 abs/2010.12746 ( 2020 ) [i1] 西安金 , 李冠鹏 , 宋帅文 , 丁文涛 :
一种新颖的基于错误边界有损压缩的高效记忆深度学习训练框架。 CoRR公司 abs/2011.09017 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [第12条] 卢卡斯·帕拉齐 , 李冠鹏 , 薄芳 , 卡提克·帕塔比拉曼 :
两个喷油器的故事:IR-Level和Assembly-Level故障喷油的端到端比较。 ISSRE公司 2019 : 151-162 [第11条] 张春凯 , 李冠鹏 , 马坦·埃雷斯 :
用实际硬件错误评估编译器IR级选择性指令重复。 南卡罗来纳州FTXS 2019 : 41-49 [第10条] 陈子涛 , 李冠鹏 , 卡提克·帕塔比拉曼 , 内森·德巴德尔本 :
BinFI公司 :用于安全关键型机器学习系统的高效故障注入器。 联合国安全理事会 2019 : 69:1-69:23 2018 【c9】 李冠鹏 , 卡提克·帕塔比拉曼 , Siva Kumar Sastry哈里 , 迈克尔·B·沙利文 , 蔡提摩西(Timothy Tsai) :
程序中的软错误传播建模。 DSN(DSN) 2018 : 27-38 【c8】 李冠鹏 , 卡提克·帕塔比拉曼 :
程序中输入相关错误传播建模。 DSN(DSN) 2018 : 279-290 【c7】 李冠鹏 , 卡提克·帕塔比拉曼 , 内森·德巴德尔本 :
TensorFI:用于TensorFlow应用程序的可配置故障注入器。 ISSRE研讨会 2018 : 313-320 2017 [注2] 秦岭路 , 李冠鹏 , 卡提克·帕塔比拉曼 , 米塔·夏尔玛·古普塔 , 裘德·里弗斯 :
可配置检测导致程序错误的SDC。 ACM事务处理。 嵌入。 计算。 系统。 16 ( 三 ) : 88:1-88:25 ( 2017 ) 【c6】 李冠鹏 :
在程序中建模错误传播。 DSN研讨会 2017 : 153-155 【c5】 李冠鹏 , Siva Kumar Sastry哈里 , 迈克尔·B·沙利文 , 蔡提摩西(Timothy Tsai) , 卡提克·帕塔比拉曼 , 乔尔·埃默 , 斯蒂芬·凯克勒 :
了解深度学习神经网络(DNN)加速器中的错误传播及其应用。 联合国安全理事会 2017 : 8 2016 [j1] 小弗罗林·S·奥卡利扎。 , 李冠鹏 , 卡提克·帕塔比拉曼 , 阿里·梅斯巴 :
客户端JavaScript的自动故障定位。 柔和。 测试。 验证可靠性。 26 ( 1 ) : 69-88 ( 2016 ) 【c4】 李冠鹏 , 卡提克·帕塔比拉曼 , 陈勇彻 , Pradip Bose公司 :
了解GPGPU应用程序中的错误传播。 联合国安全理事会 2016 : 240-251 2015 【c3】 李冠鹏 , 秦岭路 , 卡提克·帕塔比拉曼 :
导致程序中长延迟崩溃的故障的细粒度特征。 DSN(DSN) 2015 : 450-461 【c2】 李冠鹏 , 卡提克·帕塔比拉曼 , 陈勇彻 , Pradip Bose公司 :
经验报告:一种用于最小化检查点损坏的特定于应用程序的检查点技术。 ISSRE公司 2015 : 141-152 2014 【c1】 杰生伟 , 安娜·托马斯 , 李冠鹏 , 卡提克·帕塔比拉曼 :
量化硬件故障的高级故障注入技术的准确性。 DSN(DSN) 2014 : 375-382