Libérer le potentiel de l'IA durable avec des systèmes intelligents écoénergétiques

📚 Table des matières

1. Introduction
2. Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur à la Frontière ?
3. L'importance de l'efficacité énergétique dans l'inférence de l'ADN
4. Les défis de l'exécution de modèles d'IA sur des appareils à faible puissance
5. Introduction à l'approximation informatique
6. L'approximation dans les sous-systèmes d'un appareil embarqué
   • 6.1.Sous-système des capteurs
   • 6.2.Sous-système de la mémoire
   • 6.3.Sous-système de calcul
   • 6.4.Sous-système de communication
7. Approches pour maximiser l'efficacité énergétique dans les systèmes d'inférence approximatifs
8. Présentation du système d'inférence approximatif : AXIS
9. Réalisation d'un prototype du système AXIS
10. Évaluation des performances d'AXIS
11. Comparaison de l'efficacité énergétique d'AXIS avec les approximations individuelles
12. Conclusion

🚀 Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur à la Frontière ?

L'apprentissage en profondeur à la Frontière fait référence à l'utilisation de modèles d'intelligence artificielle (IA) exécutés sur des appareils ou des dispositifs de l'utilisateur final. Il s'agit d'une approche qui vise à exploiter les avantages de l'IA au niveau local plutôt que de tout déléguer à des serveurs distants ou à des clouds.

Dans cet article, nous explorerons en détail ce concept et son importance croissante, en mettant particulièrement l'accent sur l'efficacité énergétique dans le processus d'inférence de l'ADN. Nous discuterons également des défis auxquels sont confrontés les appareils à faible puissance lors de l'exécution de modèles d'IA, ainsi que des différentes approches d'approximation utilisées pour maximiser l'efficacité énergétique. Enfin, nous présenterons AXIS, un système d'inférence approximatif conçu pour optimiser l'efficacité énergétique des appareils embarqués.

Mais avant d'entrer dans les détails, explorons brièvement ce qu'est l'inférence de l'ADN et pourquoi son efficacité énergétique est si importante dans le contexte de l'apprentissage en profondeur à la Frontière.