42、硬件感知概率模型的未来工作建议

硬件感知概率模型的未来工作建议

1. 引言

随着智能设备的普及和技术的进步，机器学习在资源受限的极端边缘设备上的应用变得越来越重要。尽管深度神经网络（DNNs）在许多应用中表现出色，但它们在资源受限的环境中面临诸多挑战。因此，硬件感知概率模型作为一种替代方案，能够更好地适应这些环境。本篇文章将探讨未来硬件感知概率模型研究的方向，旨在扩大其应用范围并解决现有方法的局限性。

2. 扩展到其他资源和工作负载

2.1 资源管理的多维度考量

目前的研究主要集中在能源消耗上，因为能源管理不当可能会阻碍电池供电设备的正常运行。然而，其他资源如延迟对极端边缘设备的性能同样有着重大影响。未来的工作可以将现有的硬件感知策略扩展到优化分类准确率和延迟之间的权衡。具体步骤如下：

1. 识别实现任务的硬件块 ：确定哪些硬件块对延迟有显著影响，例如传感器前端、特征提取模块和推理模块。
2. 定义以感兴趣资源和系统可调参数为代价的函数 ：为每个硬件块定义延迟成本函数，并结合现有能源消耗模型，形成综合成本函数。
3. 提出硬件感知模型 ：开发能够代表这些可调参数并允许探索成本与性能之间权衡空间的模型。
4. 提出策略以找到帕累托最优权衡 ：通过动态调整硬件配置，找到在给定延迟和能源成本下提供最高准确度的配置。

2.2 其他工作负载的扩展

硬件感知概率模型不仅限于机器学习任务，还可以应用于其他领域的