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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
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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
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。
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关键要点
- 调查了大规模神经网络训练的实际能耗。
- 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。
- 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。
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