IoT 기기의 급속한 확장은 AI 기반 서비스에 새로운 과제를 제기하며, 특히 에너지 소비 측면에서 그러하다. 클라우드 기반 AI 처리는 지배적인 접근이었지만, 높은 에너지 소비로 인해 보다 에너지 효율적인 대안이 요구된다. 엣지 컴퓨팅은 지연 시간과 에너지 소비를 모두 줄이기 위한 접근을 제공한다. 본 논문에서는 임베디드 엣지 장치에서 AI 가속기의 전력 소비를 추정하기 위한 방법론을 제안한다. GPU 및 Edge TPU 기반 플랫폼을 활용한 실험적 평가를 통해, 제안된 방법은 8% 미만의 추정 오차를 보였다. 이러한 추정 오차는 주로 주기억장치 및 저장장치 접근으로 인한 전력 소비가 모델에 반영되지 않았기 때문에 일부 발생하였다. 제안된 접근은 AI 기반 엣지 컴퓨팅 시스템에서 보다 신뢰할 수 있는 에너지 관리의 기반을 제공한다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.