Апаратна оптимізація генеративних змагальних мереж: аналіз продуктивності та енергоефективності

Анотація

Генеративні змагальні мережі (GAN) вимагають значних обчислювальних ресурсів на етапах навчання та інференсу. У статті проведено порівняльний аналіз трьох типів апаратних прискорювачів: GPU, TPU та FPGA, у контексті їхнього застосування до GAN. Наведено короткий огляд архітектур, продуктивності та енергоефективності, а також розглянуто приклад реалізації моделі StyleGAN. Отримані результати демонструють переваги та обмеження кожного підходу й акцентують важливість вибору відповідної платформи залежно від завдань.