测量深度神经网络的能量消耗与效率：实证分析与设计建议
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。调查了大规模神经网络训练的实际能耗，并介绍了 BUTTER-E 数据集，分析了数据集大小、网络结构和能量消耗之间的复杂关系，提出了一个能量模型，挑战了参数或 FLOP 减少是实现更高能效的最佳方法的假设，并建议在网络、算法和硬件设计上采用综合方法来实现能量效率。
本文调查了大规模神经网络训练的实际能耗，并介绍了BUTTER-E数据集。研究分析了数据集大小、网络结构和能量消耗之间的复杂关系，并提出了一个能量模型。文章挑战了参数或FLOP减少是实现更高能效的最佳方法的假设，并建议在网络、算法和硬件设计上采用综合方法来实现能量效率。
