资料介绍
为解决将数据传回服务器端计算时带来的延迟问题,需将神经网络结构进行调整后部署在边缘计算设备上,但当前对边缘设备性能功耗的测量不够全面。为分析和评测边缘计算设备 EDGE TPU计算板的性能与功耗,采用神经网络模型和 Roofline模型测量其性能,利用外置功耗测量设备测量其功耗计算性能功耗比。实验结果表明, EDGE TPU计算板能以较快的速度量化神经网络模型,执行速度与能耗节省均优于TX2和NANO,根据TX2的Roofline模型对vGG16网络进行优化后,其在TX2上的运行速度达到原来的8倍左右。
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