본 논문은 자원 제약 환경에서의 딥 뉴럴 네트워크(DNN) 추론 시 높은 지연 시간과 에너지 소모 문제를 해결하기 위해, 프로세서의 연산 주파수 조절뿐 아니라 메모리 주파수 조절의 중요성을 강조합니다. 모델 기반 및 데이터 기반 방법을 사용하여 메모리 주파수와 연산 주파수의 공동 조절이 추론 시간 및 에너지 소모에 미치는 영향을 조사하고, 다양한 DNN 모델의 적합 매개변수를 결합하여 공동 조절 모델의 효과를 분석합니다. 마지막으로, 지역 추론 및 협력 추론 시뮬레이션 결과를 통해 메모리 주파수와 연산 주파수의 공동 조절이 에너지 소모 감소에 효과적임을 검증합니다.
