Análise de Desempenho de Frameworks de Deep Learning - Trindade, Rafael G.; Lima, João V. F. (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS), 2018)
Este trabalho avalia o desempenho de dois frameworks de Deep Learning (Caffe e TensorFlow) em um ambiente de execução heterogêneo. A avaliação se dá ao mensurar os tempos gastos por imagem, através da variação de hiperparâmetros de duas redes profundas conhecidas. O estudo conclui que o framework TensorFlow apresenta uma menor necessidade de memória, e tempos até 49% menores em GPU e até 70% menores em CPU em relação ao Caffe.