Otimizando Aplicações de Aprendizado Profundo na Cloud - Araújo, Thiago; Künas, Cristiano; Navaux, Philippe; Reis, Mateus dos; Schaan, Beatriz (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS); 2024: Anais da XXIV Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul, 2024)
Aprendizagem profunda (DL) demonstrou êxito na detecção de padrões em imagens e conjuntos tabulares, mas seu processo de treinamento é computacionalmente dispendioso e demorado. A computação em nuvem surge como uma alternativa econômica, aproveitando aceleradores como GPUs e TPUs. Este estudo aborda o treinamento de um modelo para predizer o encaminhamento de casos graves de retinopatia diabética a especialistas, utilizando dados de pacientes brasileiros e realizando experimentos na nuvem. A avaliação de desempenho indicou uma redução de 36% no tempo de execução com o uso de TPUs, ressaltando a atratividade da computação em nuvem em aplicações de DL, especialmente com hardware dedicado.