Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/315226| Заглавие документа: | Testing and analyzing the performance of single-board computers for AI tasks |
| Другое заглавие: | Тестирование и анализ производительности одноплатных компьютеров для решения задач искусственного интеллекта / Д. А. Павленко, Э. В. Снежко, В. А. Ковалев |
| Авторы: | Paulenka, D. A. Snezhko, E. V. Kovalev, V. A. |
| Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Автоматика. Вычислительная техника |
| Дата публикации: | 2024 |
| Издатель: | Минск : БГУ |
| Библиографическое описание источника: | Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2024) : материалы IV Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 25–26 апр. 2024 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: В. В. Скакун (гл. ред.), Н. Н. Яцков, В. В. Гринёв. – Минск : БГУ, 2024. – С. 91-95. |
| Аннотация: | Performance tests were conducted on the Raspberry Pi 4 Model B (Pi4) and Cool Pi 4 Model B (CoolPi) single board computers, as well as the Google Coral USB Accelerator with Google Edge TPU (Coral). Their performance for AI tasks was analyzed. CoolPi handles classification using MobileNet v3 well, but is 4 times slower than similar computations on Coral. Classification on Pi4 is 22 times slower than Coral. CoolPi outperforms Pi4 by a factor of 2 to 3 in data copying and compression tasks and almost 6 times in neural network computations. Coral gives a significant acceleration of AI tasks, but there are features related to the novelty of the technology |
| Аннотация (на другом языке): | Проведены тесты производительности одноплатных компьютеров Raspberry Pi 4 Model B (Pi4) и CoolPi 4 Model B (CoolPi), а также USB-ускорителя Google Coral с TPU Google Edge (Coral). Проанализирована их производительность в задачах искусственного интеллекта. CoolPi хорошо справляется с классификацией с помощью MobileNet v3, но в 4 раза медленнее, чем аналогичные вычисления на Coral. Классификация на Pi4 выполняется в 22 раза медленнее, чем на Coral. CoolPi превосходит Pi4 в 2-3 раза в задачах копирования и сжатия данных и почти в 6 раз в нейросетевых вычислениях. Coral дает значительное ускорение выполнения задач ИИ, но есть и особенности, связанные с новизной технологии |
| Доп. сведения: | Секция «Интеллектуальные технологии и системы» |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/315226 |
| ISBN: | 978-985-881-636-0 |
| Финансовая поддержка: | This work was carried out with the financial support of the Complex-SG space program. |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Располагается в коллекциях: | 2024. Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2024) |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.