RT info:eu-repo/semantics/conferenceObject
T1 Rendimiento, eficiencia y consumo energético de frameworks de entrenamiento para Deep Learning
A1 Cortés Jiménez, Gustavo
A1 Castro Caballero, Manuel De
A1 Bregón Bregón, Aníbal
A1 Martínez Prieto, Miguel Angel
A1 Llanos Ferraris, Diego Rafael
K1 Informática
K1 Deep Learning, framework, Tensor Flow, PyTorch, JAX, Keras, eficiencia, GPU.
K1 1203 Ciencia de Los Ordenadores
K1 3304 Tecnología de Los Ordenadores
AB 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.
PB Universidad de Sevilla
YR 2025
FD 2025
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/75761
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/75761
LA spa
NO XXXV Jornadas de Paralelismo (JP2025), Sevilla, Spain.
NO Producción Científica
DS UVaDOC
RD 10-jun-2025