16、动态调整运行时策略的成本

动态调整运行时策略的成本

1. 动态调整模块的实现

在边缘计算和物联网设备中，实现高效且可靠的机器学习任务是至关重要的。这些设备通常受到严格的能量和计算资源限制，因此需要动态调整其运行时配置以优化性能。动态调整模块允许在运行时调整特征提取前端的配置，以适应不同的应用场景和需求。这些模块主要在数字硬件中实现，具体来说，嵌入式CPU负责处理和调整这些策略。

控制模块的硬件实现

动态调整模块的控制逻辑在数字硬件中实现，如图所示。它由以下几个部分组成：

1. 传感器接口 ：用于与传感器进行通信，获取原始数据。
2. 特征提取前端 ：对原始数据进行预处理和特征提取。
3. 动态调整模块 ：根据当前系统状态和需求，调整特征提取前端的配置。
4. 推理模块 ：执行机器学习任务，如分类或回归。

graph TD;
    A[传感器接口] --> B[特征提取前端];
    B --> C[动态调整模块];
    C --> D[推理模块];
    D --> C;

2. 硬件感知成本的定义

在资源受限的环境中，成本管理是实现高效机器学习的关键。硬件感知成本（CHA）是一个系统级的能量消耗指标，表达了设备中可用的可扩展性。这一指标是模块化的，因为它以加和的方式集成了嵌入式感知