Die Beurteilung eines neuronalen Netzwerks hinsichtlich seiner Genauigkeit wird in allen gängigen Machine-Learning-Frameworks umfassend unterstützt. Hingegen wird der Energieverbrauch, der für den Betrieb von Machine-Learning-Beschleunigern, wie beispielsweise einem NCS2, von großer Bedeutung ist, selten bewertet.

In der Animation ist zu sehen, wie der Energieverbrauch im Laufe der Zeit während der Ausführung eines Yolov3-tiny-Modells variiert. Die Daten wurden mithilfe einer Methode gesammelt, die im EML-Labor entwickelt wurde, mit dem Ziel, sie auf andere Plattformen und Netzwerke auszuweiten.