在AI设计中降低功耗是一个系统性的工程，涉及硬件架构、算法模型到软件实现的各个层面。这通常被称为“高效能AI计算”或“绿色AI”。
降低AI功耗的核心思想是：用最少的计算量和数据移动量，完成最高精度的任务。
一、硬件架构 一般为特定AI计算量身定做专用加速器，集成在SoC中的神经网络处理单元。Google的TPU，华为的NPU，NVIDIA的Tensor Core、AMD的CDNA架构。
二、算法模型比较经典的有几种
SqueezeNet： 参数量极少的AlexNet级别精度模型。
MobileNet系列： 使用深度可分离卷积，大幅减少计算量。
ShuffleNet系列： 使用通道混洗操作，保证准确率的同时极大地降低了计算成本。
EfficientNet： 通过复合系数缩放模型深度、宽度和分辨率，在同等算力下达到最优精度。
三、软件与系统
高效的推理引擎/框架：
TensorRT（NVIDIA）：会对模型进行图优化、层融合、选择最优的核函数，并为特定GPU进行校准和优化，能极大提升能效。
OpenVINO（Intel）： 针对Intel CPU、GPU、VPU等硬件进行优化。
TensorFlow Lite, ONNX Runtime, MLPerf： 都提供了丰富的优化选项，用于高效部署。
通过这种软硬件协同设计、算法与工程紧密结合的系统性方法，可以最大程度地降低AI应用的功耗。
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