التفاصيل البيبلوغرافية
| العنوان: |
Benchmark tra FPGA e GPU embedded per modelli di Deep Learning |
| المؤلفون: |
Nuzzi C., Pasinetti S., Docchio F., Sansoni G. |
| المساهمون: |
Nuzzi C., Pasinetti S., Docchio F., Sansoni G. |
| سنة النشر: |
2019 |
| المجموعة: |
Università degli Studi di Brescia: OPENBS - Open Archive UniBS |
| مصطلحات موضوعية: |
Embedded computing, valutazione prestazioni, reti neurali, FPGA, GPU |
| الوصف: |
Le soluzioni embedded sul mercato per applicazioni di intelligenza artificiale sono sempre più frequenti, accessibili a prezzi che vanno sempre più riducendosi. Se le FPGA sono una piattaforma già affermata e tipicamente prestante, le GPU di contro sono state introdotte solo recentemente nel mercato embedded, proprio grazie alla forte spinta che la ricerca ha dato nell’ambito delle applicazioni di Deep Learning e intelligenza artificiale. In questo lavoro abbiamo valutato le prestazioni di riconoscimento di un modello di rete neurale di convoluzione rispettivamente su una FPGA Xilinx, ZCU104 e su una GPU embedded Nvidia Jetson TX2. |
| نوع الوثيقة: |
conference object |
| وصف الملف: |
STAMPA |
| اللغة: |
Italian |
| Relation: |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-88-9440-942-0; ispartofbook:Atti del III Forum Nazionale delle Misure; III Forum Nazionale delle Misure; firstpage:239; lastpage:240; numberofpages:2; https://hdl.handle.net/11379/566308 |
| الاتاحة: |
https://hdl.handle.net/11379/566308 |
| Rights: |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| رقم الانضمام: |
edsbas.96BB0D85 |
| قاعدة البيانات: |
BASE |