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Datensatz Zitierlink: 
http://hdl.handle.net/20.500.12708/77301
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Titel: 
Profiling Energy Consumption of Deep Neural Networks on NVIDIA Jetson Nano
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Zitat: 
Holly, S., Wendt, A., & Lechner, M. (2020). Profiling Energy Consumption of Deep Neural Networks on NVIDIA Jetson Nano. In 2020 11th International Green and Sustainable Computing Workshops (IGSC). IEEE Explore, Austria. IEEE Xplore. https://doi.org/10.1109/igsc51522.2020.9290876
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Verlags-DOI: 
10.1109/igsc51522.2020.9290876
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Publikationstyp: 
Konferenzbeitrag - Full-Paper Contribution
de
Autor_innen: 
Holly, Stephan 
Wendt, Alexander 
Lechner, Martin 
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Organisations­einheit: 
E384-02 - Forschungsbereich Systems on Chip 
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Erschienen in: 
2020 11th International Green and Sustainable Computing Workshops (IGSC) 
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Datum (veröffentlicht): 
2020
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Veranstaltungs­name: 
IEEE Explore 
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Veranstaltungs­ort: 
Österreich
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Umfang: 
6
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Verlag: 
IEEE Xplore, USA
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Peer Reviewed: 
Ja
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Keywords: 
Neural networks; power; Sensors; Hardware; energy; Graphics processing units; Energy consumption; profiling; latency; Power demand; Power measurement; NVIDIA; Jetson; deep neural network
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Abstract: 
Improving the capabilities of embedded devices and accelerators for Deep Neural Networks (DNN) leads to a shift from cloud to edge computing. Especially for battery-powered systems, intelligent energy management is critical. In this work, we provide a measurement base for power estimation on NVIDIA Jetson devices. We analyze the effects of different CPU and GPU settings on power consumption, latency, and energy for complete DNNs as well as for individual layers. Furthermore, we provide optimal settings for minimal power and energy consumption for an NVIDIA Jetson Nano.
en
Forschungs­schwerpunkte: 
Information Systems Engineering: 50%
Computational System Design: 50%
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Wissenschafts­zweig: 
Elektrotechnik, Elektronik, Informationstechnik
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Enthalten in den Sammlungen:
Conference Paper

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aufgerufen am 01.12.2023

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