物联网边缘计算设备数据处理的能效优化与实践应用研究

引言

物联网已广泛渗透各领域，连接设备数量呈爆发式增长。海量设备产生的数据对实时处理与分析提出挑战，边缘计算应运而生。边缘计算在靠近数据源的网络边缘进行数据处理，减少数据传输延迟，提高系统响应速度与数据处理效率，已成为物联网发展的核心技术之一。

、物联网边缘计算设备能耗特征分析

1.1 边缘计算设备硬件架构

在物联网边缘计算体系中，设备硬件架构对能耗起着基础性决定作用。在处理大量数据的分析与复杂逻辑运算时，如智能交通系统中对多源路况数据的实时分析，CPU 持续高负荷运转，能耗迅速攀升。而 MCU 专为低功耗、简单控制任务设计，其内部结构精简，运算能力虽有限，但能耗可低至毫瓦级别，常用于智能家居中简单传感器数据的采集与初步处理，像温湿度传感器数据读取与本地存储。ASIC 则针对特定应用场景定制，在持续监测画面中的异常目标时，能耗远低于通用处理器。

1.2 计算任务能耗特性

计算任务的能耗特性主要体现在计算复杂度、执行时间与优先级方面。计算复杂度与能耗紧密相关，以深度学习模型训练与推理任务为例，复杂的深度神经网络模型包含大量的神经元与连接，运算过程中涉及海量的矩阵乘法、卷积等复杂操作。在训练一个用于医学图像诊断的深度神经网络时，模型需处理高分辨率医学影像数据，对每个像素点进行复杂的特征提取与分析，计算量巨大，能耗极高。简单的数据分类任务，如对一组已知类别标签的文本数据进行分类，仅需进行简单的特征匹配与逻辑判断，能耗相对较低。

1.3 通信能耗分析

通信过程中的能耗受数据传输距离、速率与通信协议等因素影响。数据传输距离是关键因素之一，在远距离通信场景下，如偏远山区的环境监测物联网中，传感器节点与汇聚节点距离远，信号在传输过程中会因空间衰减、干扰等因素逐渐减弱。为保证数据可靠传输，节点需提高发射功率，从而导致能耗大幅增加。研究表明，当传输距离增加一倍时，发射功率需提高数倍甚至数十倍，能耗相应剧增。采用多跳传输方式，通过中间节点接力传输数据，可有效缩短单跳传输距离，降低节点发射功率，从而减少通信能耗。数据传输速率也对能耗有显著影响，高传输速率意味着更高的信号带宽与发射功率需求。在高清视频监控数据传输中，为保证视频流畅性与清晰度，需较高的数据传输速率，这使得通信模块需以高功率运行，能耗显著增加。

二、物联网边缘计算设备能效优化策略

2.1 硬件层面优化

硬件是能效优化的基础载体，选型与架构设计直接决定能耗基线。低功耗处理器应成为核心选择，这类处理器支持动态调节电压与频率，能根据任务负载自动切换运行状态，在处理简单数据采集任务时降低主频，在执行复杂图像识别时提升性能，实现算力与能耗的精准匹配。传感器选型需兼顾精度与功耗，优先采用具备休眠唤醒功能的型号，在非工作时段自动进入微电流状态，仅通过外部触发信号激活。硬件加速技术可显著提升能效比。针对边缘计算中高频出现的特定任务，集成专用加速芯片能替代通用处理器的冗余运算。例如在智能摄像头中，用专用图像信号处理器处理像素降噪，比依赖 CPU处理更高效。

2.2 软件算法优化

算法通过对无效运算的规避来降低功耗。软件算法发展的一个重要趋势在于精简现有算法，针对一些复杂的模型进行精简，使其能更适合于边缘设备的运行。以一个运用深度学习进行目标识别的算法为例，可以通过精简其网络深度，保留其对目标的特征提取层，在不提高错误率的情况下精简网络运行。数据预处理时可以设置降低噪声和维度，在过滤掉没有意义的信息后再送入模型的主要运算过程，避免无意义信息占用计算机算力。另外，通过压缩模型算法能有效降低模型能耗。可以从模型中裁减没有太多用处的神经元、合并相似的特征信道，以此类算法在不破坏程序运行主要功能的情况下减少模型占用的空间。

2.3 任务调度与资源分配优化

应该为任务安排调度进行能耗感知，依照任务的性质调度资源。首先按照任务优先级和能耗进行资源调度，优先级高的紧急任务尽可能早获取资源，优先级低的任务批处理后调用。如果是计算密集型的任务，可以细分成一个个的小任务并行运算，防止设备长时间处于高负载运转状态。如果任务是周期性的，可以提前处理来避免资源竞争引起的波动。应该使得资源调度弹性可调。需要把计算资源根据任务的状态调整，在多设备集群调度系统中均衡任务，防止有的设备处于高负载状态，而另外的部分没有被利用。

2.4 通信能耗优化策略

传输层需对无线通信的各环节进行考虑。传输通信协议需要在该传输层上优先选用简单协议，如帧格式简单、指令复杂度低等。在完成传输前对数据进行汇聚，即将多路站采集数据进行时间或空间域数据合并，在一次传输中传输的数据包越少；使用数据压缩对数据进行压缩以减小传输的数据量，在一定程度上缩短无线通信传输时间。

三、物联网边缘计算设备能效优化实践应用

3.1 智能工厂中的应用

以终端级、控制级、执行级、应用级四个层面的能耗优化为途径的智能工厂。对设备硬件方面，采用可以调节频率的工业级边缘网关，智能生产线在空闲时间自动调节CPU 频率；对设备软件方面，采用设备振动分析模型，去其冗余，只保留关键部分即特征提取算法，在数据分析前将无效振动信息剔除；基于设备在用资源能耗感知的“机器换人”任务调度算法；在控制级针对关键制造工序，进行 FPGA 硬件加速，对图像分析采取硬件代替 CPU 的思路进行加速等。

3.2 智能城市环境监测中的应用

环境监测系统通过联合设计提升终端续航时间。一方面，采用太阳能供电的低功耗边缘节点，低功耗的休眠唤醒式传感器每小时仅工作 5min 进行数据采集。另一方面，软件方面，对空气质量监测模型的压缩量化，数据的降噪和特征在边缘端处理。通信方面，多跳中继传输，将分散在各监测点的数据组合后传入云平台。

结语

本文围绕物联网边缘计算设备数据处理能效优化及实践应用展开研究，从硬件、软件、任务调度和通信等层面提出优化策略，并在智能工厂、智能城市环境监测场景验证了其有效性，显著降低能耗的同时保障了处理效能。但研究在复杂场景适配性等方面仍有不足。可结合 AI 技术深化动态优化，探索更多场景应用，为物联网边缘计算可持续发展提供更强支撑。

参考文献

[1]汪潮.基于边缘计算的智能监护网关医疗数据处理[J].北京邮电大学,2024.

[2]张春娜,范江波,杨丽.异构边缘计算在物联网技术中的应用[J].无线互联科技,2023,20(17):116-118.

[3]庄莉,刘宝升,王秋琳,等.基于边缘计算的变电站风险预警管控系统设计[J].电子技术应用,2023,49(04):92-97.