Avaliando o desempenho do PyTorch sobre GPUs embarcadas

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.