Avaliando o desempenho do PyTorch sobre GPUs embarcadas

  • Angelo Nery Vieira Crestani
  • Paulo Silas Severo de Souza
  • Wagner dos Santos Marques
  • Marcos Paulo Konzen
  • Fábio Diniz Rossi

Resumo


A aprendizagem de máquina emergiu com a necessidade de atender a uma demanda crescente por processamento de grandes volumes de dados de maneira rápida e precisa. Esta abordagem consiste no reconhecimento de padrões, a fim de treinar modelos sobre dados com características específicas para a realização de predições sobre novos dados com as mesmas características. Várias bibliotecas foram propostas a fim de suprir a necessidade de desempenho. Assim, esse trabalho apresenta uma avaliação da biblioteca de programação PyTorch em GPUs embarcadas. Os resultados indicam que a utilização das GPUs proporciona desempenho de 87,6 vezes melhor quando comparado com execução sobre CPUs.
Publicado
06/05/2018
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CRESTANI, Angelo Nery Vieira; SOUZA, Paulo Silas Severo de; MARQUES, Wagner dos Santos; KONZEN, Marcos Paulo; ROSSI, Fábio Diniz. Avaliando o desempenho do PyTorch sobre GPUs embarcadas. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DA REGIÃO SUL (ERAD-RS) , 2018, Porto Alegre. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2018 . ISSN 2595-4164.