Otimizando Aplicações de Aprendizado Profundo na Cloud

Thiago Araújo; Cristiano Künas; Philippe Navaux; Mateus dos Reis; Beatriz Schaan

doi:10.5753/eradrs.2024.238667

Thiago Araújo UFRGS
Cristiano Künas UFRGS
Philippe Navaux UFRGS
Mateus dos Reis Feevale
Beatriz Schaan UFRGS / HCPA

DOI: https://doi.org/10.5753/eradrs.2024.238667

Resumo

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.

Referências

Künas, C. A., Serpa, M. S., and Navaux, P. O. (2023). Exploiting Hardware Accelerators in Clouds. In High Performance Computing in Clouds: Moving HPC Applications to a Scalable and Cost-Effective Environment, pages 127–144. Springer.

Moreira, F., Schaan, B., Schneiders, J., Reis, M., Serpa, M., and Navaux, P. (2020). Impacto da resoluçao na detecçao de retinopatia diabética com uso de deep learning. In Anais do XX Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, pages 494–499. SBC.

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