Table of Contents
শক্তি-পরিচ্ছন্ন যন্ত্র শেখার মাধ্যমে, সরবরাহকৃত ক্ষমতা প্রয়োগের সময় বিদ্যুৎ ব্যবহার হ্রাসের উপর মনোযোগ প্রদান করে থাকে।
শক্তি-ইলেকট্রিক্যাল মেশিন শেখার নীতি
মূল নীতিগুলো হচ্ছে ক্ষুদ্র আকারের জটিলতা, তথ্য উৎপাদন এবং হার্ডওয়্যারের দক্ষতাকে নিয়ন্ত্রণ করা। যেমন, মডেল, কোয়ানেটিক, কোয়ালিটি এবং নিম্ন-বিদ্যুৎ হার্ডওয়্যারের ব্যবহার শক্তি হ্রাসে সাহায্য করে।
শক্তি সংক্রান্ত অনুসন্ধান
ক্ষমতার ব্যবহার গণনার সাথে প্রতিটি অপারেশনের শক্তি এবং কার্যক্ষমতা বিশ্লেষণের জন্য মোট কাজের সংখ্যা হিসাব করা প্রয়োজন। মৌলিক সূত্র হচ্ছে:
[[F] Numberg [j] (J]) vers (W) vers (W) [FOPR]:1]
যেখানে ক্ষমতার ব্যবহার CPU, মেমরি ও হার্ডওয়্যার LAN এর উপাদানে ভেঙ্গে যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি মডেল 0.5 সেকেন্ড লাগে এবং গড়ে ক্ষমতার গতি ১. ৫ সেকেন্ড, শক্তি ব্যবহার করা হয়।
শক্তি বৃদ্ধির কৌশল
নিম্নের কৌশলগুলো পরিমাপ করা কঠিনভাবে জ্বালানী ব্যবহারের পরিমাণ কমিয়ে আনতে পারে:
- [[F][FLT] Mode:[FLT][FLT] ark [FLT] ক্রমানুযায়ী মডেলকে পুনর্বিবর্তন করে এবং আহরণ করা হয়।
- [[FLT] [F] Thorps] [FLT] নিম্ন-বিদ্যুৎ প্রসেসর এবং পরিকল্পনাসমূহ ব্যবহার করে ।
- [[F] উচ্চ পর্যায়ের মান:[FLT] কাজের চাহিদার ভিত্তিতে আদর্শ জটিলতাকে সমন্বয় করতে [FLT]
- [[F] [F]