Explorando Mapeamentos de Threads e Dados para Melhoria de Desempenho de Algoritmos de Aprendizado de Máquina - Camargo, Matheus; Serpa, Matheus; Carastan-Santos, Danilo; Carissimi, Alexandre; Navaux, Philippe Olivier Alexandre (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS); 2020: Anais da XX Escola Regional de Alto Desempenho da Região SulDO - 10.5753/eradrs.2020.10773, 2020)
Algoritmos de Aprendizado de Máquina (ML) são cada vez mais utilizados em diversos problemas científicos e industriais, tendo como uma preocupação importante o tempo de execução destes algoritmos. Neste trabalho exploramos mapeamentos de threads e dados e o impacto em novos algoritmos de ML. Resultados experimentos mostraram que os algoritmos SRCNN e MobileNet apresentaram tempos de execução até 15.1% menores e mais uniformes.