Dec, 2023

绿色边缘人工智能: 当代综述

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TL;DR人工智能（AI）技术已成为众多行业的关键驱动力，包括消费电子、医疗保健和制造业，主要得益于过去十年间的复苏。AI的变革力量主要来自于深度神经网络（DNN）的应用，其需要大量的训练数据和大量的计算资源进行处理。然而，由于与云通信相关的潜在延迟问题，深度学习（DL）工作流越来越多地过渡到靠近终端用户设备（EUDs）的无线边缘网络上。这种转变旨在支持对延迟敏感的应用，并催生了边缘AI的新范式，这将在即将到来的6G网络中支持无处不在的AI应用。尽管具有潜力，但边缘AI面临重大挑战，主要是由于无线边缘网络的资源限制和DL的资源密集性之间的矛盾。为确保性能既最佳又可持续，这需要对边缘AI采取注重能源的方法。因此，本文提供了关于绿色边缘AI的现代综述。我们首先分析了边缘AI系统的主要能源消耗组成部分，以确定绿色边缘AI的基本设计原则。在这些原则的指导下，我们进一步探讨了边缘AI系统中三个关键任务的能效设计方法，包括训练数据获取、边缘训练和边缘推理。最后，我们强调了进一步增强边缘AI能效的潜在未来研究方向。