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要大致了解边缘需要多少计算量，我们首先需要估算一个典型的神经工作负载。神经网络大小（参数和操作的数量，即所需的计算能力和内存）的初始加速增长已经放缓并趋于稳定。似乎存在一个范围，平均而言，可以在神经网络的准确性和大小之间实现最佳权衡。在某个点之后，增加网络规模在准确性方面的收益递减。对于 ImageNet 数据集的图像分类（这可能是现代计算机视觉中研究最彻底的任务），这个范围大约是每帧 2000 万个参数和 4 GMAC，或 8 GOP。尽管该领域的进步使准确性逐步提高，但权衡点保持不变 3,4 。
边缘 AI 电源效率实用指南
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