Utilizando a GPU ARM Mali-G31 para a execução do YOLOX com o framework Burn - Araujo, Luiz F. B. de; Oyamada, Marcio S. (Anais do Workshop on Sustainable Computing and Technology Reuse (SCoRe), 2025)
O presente trabalho investiga a utilização da GPU ARM Mali-G31, comum em SBCs (single board computer) e em TVBox de baixo custo, para o processamento de redes neurais convolucionais utilizando o framework Burn. O estudo foi conduzido em uma TVBox Amlogic S905X4 descaracterizada, executando o sistema Debian Bookworm, a fim de avaliar a viabilidade do uso de hardware reaproveitado em aplicações de computação na borda. Foram realizados testes de inferência com o modelo YOLOX-Tiny, empregando os backends NdArray (CPU) e WGPU (GPU) do Burn. Os resultados demonstraram que, embora o backend WGPU permita a execução na GPU Mali-G31 via OpenGL, o desempenho foi inferior ao da CPU, apresentando latência aproximadamente quatro vezes maior. Essa diferença é atribuída à ausência de suporte completo ao Vulkan, melhor que o OpenGL em tarefas de computação, e às limitações intrínsecas da arquitetura da GPU. Apesar disso, a execução bem-sucedida da inferência comprova a compatibilidade do Burn com os drivers de código aberto da GPU ARM Mali-G31, Panfrost e Mesa, e evidencia o potencial de reutilização de dispositivos descartados em aplicações sustentáveis de IA embarcada. O estudo contribui para a democratização de aplicações de aprendizado profundo em plataformas acessíveis e destaca oportunidades de otimização para trabalhos futuros.