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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/75761

    Título
    Rendimiento, eficiencia y consumo energético de frameworks de entrenamiento para Deep Learning
    Autor
    Cortés Jiménez, Gustavo
    Castro Caballero, Manuel DeAutoridad UVA Orcid
    Bregón Bregón, AníbalAutoridad UVA
    Martínez Prieto, Miguel AngelAutoridad UVA Orcid
    Llanos Ferraris, Diego RafaelAutoridad UVA Orcid
    Congreso
    XXXV Jornadas de Paralelismo
    Año del Documento
    2025
    Editorial
    Universidad de Sevilla
    Descripción Física
    10 p.
    Descripción
    Producción Científica
    Documento Fuente
    XXXV Jornadas de Paralelismo (JP2025), Sevilla, Spain.
    Resumen
    El entrenamiento de modelos de Deep Learning es una tarea computacionalmente exigente, con costes significativos en términos de tiempo, recursos y consumo energético. A medida que estos modelos crecen en complejidad y tamaño, la elección del framework adecuado se vuelve un factor clave para optimizar su eficiencia. Existen múltiples frameworks, como TensorFlow, PyTorch y JAX, además de librerías como Keras, ampliamente utilizadas en la comunidad de Deep Learning. En este análisis comparamos su rendimiento y eficiencia en tres tipos de redes: perceptrones multicapa, convolucionales y de memoria a corto y largo plazo (LSTM). Se evalúan métricas como el tiempo de entrenamiento y prueba, el uso de memoria en GPU y el consumo energético total y por hora. Los resultados muestran que PyTorch sin Keras logra los tiempos de entrenamiento más bajos, especialmente en la red LSTM. JAX mantiene un equilibrio entre rendimiento y consumo energético, destacando con Keras. En general, el uso de Keras tiende a disminuir el consumo por hora, pero aumenta el tiempo de entrenamiento, especialmente en PyTorch. TensorFlow, en general, presenta los tiempos más altos, aunque con un consumo energético por hora menor en MLP y CNN. Estos hallazgos destacan la influencia del framework en la eficiencia del entrenamiento, evidenciando la necesidad de elegir el más adecuado según el tipo de red y los recursos disponibles.
    Materias (normalizadas)
    Informática
    Materias Unesco
    1203 Ciencia de Los Ordenadores
    3304 Tecnología de Los Ordenadores
    Palabras Clave
    Deep Learning, framework, Tensor Flow, PyTorch, JAX, Keras, eficiencia, GPU.
    DOI
    10.5281/zenodo.15430231
    Patrocinador
    El presente trabajo ha sido financiado en parte por el proyecto NATASHA (PID2022-142292NB-I00), del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades de España.
    Version del Editor
    https://www.researchgate.net/publication/391783092_Rendimiento_eficiencia_y_consumo_energetico_de_frameworks_de_entrenamiento_para_Deep_Learning
    Idioma
    spa
    URI
    https://uvadoc.uva.es/handle/10324/75761
    Tipo de versión
    info:eu-repo/semantics/publishedVersion
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • DEP41 - Comunicaciones a congresos, conferencias, etc. [101]
    Mostrar el registro completo del ítem
    Ficheros en el ítem
    Nombre:
    _Jornadas_2025__Rendimiento_y_eficiencia_de_frameworks_de_entrenamiento_para_Deep_Learning.pdf
    Tamaño:
    1.082Mb
    Formato:
    Adobe PDF
    Thumbnail
    Visualizar/Abrir

    Universidad de Valladolid

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