Vantagens e Desvantagens das Arquiteturas de Processamento Digital

 

Olá, leitores! Estou estudando a respeito de CNNs e esse tópico de vantagens e desvantagens entre as plataformas de hardware que são responsáveis por processar as CNNs é bastante relevante, principalmente quando observa-se a aplicabilidade em dispositivos de borda.

A seguir, listo as principais vantagens e desvantagens das plataformas de hardware no contexto de CNNs. Esses pontos foram elencados tendo por base, dentre os artigos que li, o artigo Fpga-based acceleration for convolutional neural networks: A comprehensive review, de Jiang, J. et al. Deixo a referência ao final desta postagem.

CPUs

Vantagens

• capaz de realizar operações lógicas complexas
• excelente em processar diferentes tipos de dados

Desvantagens

• capacidade limitada de paralelismo
• menos eficiente para alto volume de operações com matrizes
• desafios de alto custo de energia
• restrições de memória

GPUs

Vantagens

• computação em larga escala, processamento de imagens
• otimização de computação paralela
• capacidade de processar grandes volumes de dados simultaneamente

Desvantagens

• limitação para lidar com tarefas que requer lógica complexa
• alto consumo de energia
• capacidade de memória limitada

ASICs

Vantagens

• customização que permite designs de circuitos de alta performance sob medida
• alto consumo de energia
• permite eliminar componentes redundantes

Desvantagens

• processo de design consome muito tempo
• depende fortemente de modelos de CNN bem projetados
• menos adaptável à arquiteturas ou novas tarefas

FPGAs

Vantagens

• flexibilidade e reconfigurabilidade
• plataforma de hardware de baixa latência (tempo de atraso entre envio e recebimento de dados)
• permite customização do caminho dos dados e otimizar a hierarquia de memória
• performance maximizada para tarefas dinâmicas de particionamento e co-design eficiente software-hardware

Desvantagens

• complexidade de implementação
• pode consumir muita energia em atividades específicas

Referências

Jiang, J., Zhou, Y., Gong, Y., Yuan, H., & Liu, S. (2025). Fpga-based acceleration for convolutional neural networks: A comprehensive review. arXiv preprint arXiv:2505.13461.