6、硬件感知成本模型解析

硬件感知成本模型解析

1. 硬件感知成本概述

硬件感知成本代表了传感嵌入式管道的系统级能耗，它综合考虑了传感与信号处理、数字特征提取与推理以及运行时调优的能耗贡献。该指标可根据目标可扩展硬件的特性进行定制。

设 $M$ 是一个概率模型，它对从传感器接口集合 $S$ 中提取的变量 $F$ 进行联合概率分布编码。硬件感知成本定义如下：
$CHA(M, S, F) = \sum_{S\in S} CSI(S, FS) + CM(M) + CT(M, S, F)$
其中：
- $CSI$ 是传感器接口和特征提取成本，$FS$ 是从传感器 $S$ 提取的特征子集。
- $CM$ 是推理成本，与在模型 $M$ 上执行机器学习任务相关。
- $CT$ 是动态调优块的成本，用于运行时策略。

传感器接口成本进一步定义为：
$CSI(S, FS) = CS(S) + \sum_{FS\in FS} CF(FS)$
其中：
- $CS$ 描述了传感器 $S$ 及其混合信号前端的成本。
- $CF$ 是在数字域中提取特征集 $FS \subseteq F$ 的成本。

若某个传感器的特征未被使用，可将其关闭以降低成本。同样，动态调优策略的成本 $CT$ 仅在运行时部署时才会计算。

2. 传感成本

传感成本 $CS$ 由所使用的传感器类型及其前端特性决定。传入的传感信号首先由一组模拟电路处理，包括放大器和滤波器，其对噪声的容忍度可进行调整。然后，信号通过 ADC 离散化，以便在数字域中进行后续处理。

传感器前端可进行调优以满足所需的信号