边缘 AI 设备需要仔细管理功耗，以平衡性能和能效。这些设备通常在电源可能受限的环境中运行，例如电池供电的传感器或远程安装。确切的功耗需求因硬件选择、工作负载复杂性和运行模式而异。例如，使用低功耗微控制器 (MCU)（如 ARM Cortex-M）的设备在推理期间可能消耗毫瓦，而具有 GPU 加速器的功能更强大的系统可能需要几瓦。目标通常是最大限度地减少能源使用，同时不影响响应能力或准确性。
三个主要因素影响功耗要求：处理硬件、模型设计和运行占空比。硬件选择起着最大的作用——专用 AI 加速器（如 Google 的 Edge TPU 或 Intel 的 Movidius VPU）针对高效矩阵运算进行了优化，与通用 CPU 相比，降低了每次推理的能耗。模型架构也很重要：较小的量化神经网络（例如，MobileNet 或 TinyML 模型）需要较少的内存和计算，直接降低了功耗。此外，间歇性处理数据的设备（例如，仅在检测到运动时才激活的安防摄像头）可以使用占空比来在不活动时使组件空闲，从而降低整体功耗。例如，智能恒温器可能每隔几秒钟运行一次推理，而不是连续运行，从而节省能源。
开发人员可以通过结合硬件-软件策略来优化功耗。使用 TensorFlow Lite 或 PyTorch Mobile 等框架来部署剪枝和量化模型可减少计算开销。将这些与芯片组上的低功耗模式（例如，NVIDIA 的 Jetson Nano 的深度睡眠状态）配对，可以进一步延长电池寿命。传感器或无线模块（Wi-Fi、蓝牙）等外围组件也贡献显着。例如，野生动物监测设备可能会使用低功耗 LoRa 无线电而不是蜂窝网络来传输数据，从而优先考虑节能而不是带宽。散热设计是另一个考虑因素：持续计算产生的过热可能需要冷却系统，这会增加功率开销。通过调整模型复杂性、硬件功能和使用模式，开发人员可以实现适合其应用需求的平衡。