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FECoM：面向深度学习的细粒度能量测量的一步
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
这篇论文介绍了一种用于深度学习能量消耗的精细测量框架FECoM，通过静态插桩和考虑计算负载和温度稳定性等因素解决了能量消耗测量的挑战。使用FECoM研究了TensorFlow的能量消耗与参数大小和执行时间的关系，希望促进深度学习能量测量和能量感知实践的发展。
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关键要点
- 论文介绍了一种用于深度学习能量消耗的测量框架FECoM。
- FECoM通过静态插桩解决了能量消耗测量的挑战。
- 框架考虑了计算负载和温度稳定性等因素。
- 使用FECoM研究了TensorFlow的能量消耗与参数大小和执行时间的关系。
- 希望促进深度学习能量测量和能量感知实践的发展。
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