論文の概要: Democratizing AI: A Comparative Study in Deep Learning Efficiency and Future Trends in Computational Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.20920v1
• Date: Sat, 21 Mar 2026 19:29:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.150498
• Title: Democratizing AI: A Comparative Study in Deep Learning Efficiency and Future Trends in Computational Processing
• Title（参考訳）: 民主化AI:計算処理におけるディープラーニング効率と今後の動向の比較研究
• Authors: Lisan Al Amin, Md Ismail Hossain, Rupak Kumar Das, Mahbubul Islam, Saddam Mukta, Abdulaziz Tabbakh,
• Abstract要約: モデルの複雑さに応じて,GPUはトレーニングのスピードアップを11倍から246倍に向上することを示す。 PyTorchとCPUの比較では、カーネルフュージョンの最適化によりレイテンシが約15%削減される。 我々の研究結果は、GPUはAIの成長を維持するために不可欠である一方で、GPUリソースへの民主化と共有アクセスは、限られた計算予算を持つ機関間の研究イノベーションを可能にするために重要であることを強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13194391758295113
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The exponential growth in data has intensified the demand for computational power to train large-scale deep learning models. However, the rapid growth in model size and complexity raises concerns about equal and fair access to computational resources, particularly under increasing energy and infrastructure constraints. GPUs have emerged as essential for accelerating such workloads. This study benchmarks four deep learning models (Conv6, VGG16, ResNet18, CycleGAN) using TensorFlow and PyTorch on Intel Xeon CPUs and NVIDIA Tesla T4 GPUs. Our experiments demonstrate that, on average, GPU training achieves speedups ranging from 11x to 246x depending on model complexity, with lightweight models (Conv6) showing the highest acceleration (246x), mid-sized models (VGG16, ResNet18) achieving 51-116x speedups, and complex generative models (CycleGAN) reaching 11x improvements compared to CPU training. Additionally, in our PyTorch vs. TensorFlow comparison, we observed that TensorFlow's kernel-fusion optimizations reduce inference latency by approximately 15%. We also analyze GPU memory usage trends and projecting requirements through 2025 using polynomial regression. Our findings highlight that while GPUs are essential for sustaining AI's growth, democratized and shared access to GPU resources is critical for enabling research innovation across institutions with limited computational budgets.
• Abstract（参考訳）: データの指数関数的な増加は、大規模ディープラーニングモデルをトレーニングするための計算能力の需要を増大させた。 しかし、モデルのサイズと複雑さの急速な増加は、特にエネルギーとインフラの制約が増大する中で、計算資源への等しく公平なアクセスに関する懸念を引き起こす。 このようなワークロードの高速化にはGPUが不可欠だ。 この研究は、Intel Xeon CPUとNVIDIA Tesla T4 GPU上でTensorFlowとPyTorchを使用して、4つのディープラーニングモデル(Conv6、VGG16、ResNet18、CycleGAN)をベンチマークする。 実験の結果、GPUトレーニングはモデル複雑性に応じて平均11倍から246倍のスピードアップを実現しており、軽量モデル(246倍)、中規模モデル(VGG16, ResNet18)が51-116倍のスピードアップを達成し、複雑な生成モデル(CycleGAN)がCPUトレーニングよりも11倍改善された。 さらに、PyTorchとTensorFlowの比較では、TensorFlowのカーネルフュージョン最適化によって推論レイテンシが約15%削減されていることを観察しました。 また、2025年までのGPUメモリ使用傾向とプロジェクション要件を多項式回帰を用いて分析する。 我々の調査結果は、GPUはAIの成長を維持するために不可欠であるが、GPUリソースへの民主化と共有アクセスは、限られた計算予算を持つ機関間の研究イノベーションを可能にするために重要であることを強調している。

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