Tidak ada review pada koleksi ini: 49057
ABSTRAK
Nama : Rama Widragama Putra
Program Studi : Ilmu Komputer
Judul : Perbandingan Kinerja CPU dan GPU Pada Platform Android:
Studi Kasus Proses Ekstraksi Skeleton dengan Menggunakan
Convolution Pose Machine (CPM)
Pembimbing : Dr. Ir. Erdefi Rakun M.Sc.
Para penyandang tunarungu berkomunikasi menggunakan bahasa isyarat resmi di
Indonesia, yaitu SIBI (Sistem Isyarat Bahasa Indonesia). Dengan menggunakan aplikasi
penerjemah Bahasa isyarat ke teks akan membantu komunikasi antara tunarungu maupun
non-tunarungu. Dengan menggunakan pre-trained model CPM (EdvardHua, 2018) akan
mendapatkan informasi berupa titik-titik skeleton seperti titik tangan, bahu, dan siku.
Informasi titik skeleton itu akan digunakan untuk memprediksi kata. Namun, proses
tersebut perlu berjalan secara real-time, yaitu ketika pengguna membuka kamera maka
akan langsung mendapatkan respon. Untuk mencapai itu diperlukan mobile deep learning
framework, sehingga proses inference bisa menjadi lebih cepat dengan bantuan runtime
GPU. Penelitian ini berfokus menjalankan inference menggunakan mobile deep learning
framework untuk implementasi modul ekstraksi skeleton secara real-time pada Android.
Pada penelitian ini digunakan Tensorflow mobile (runtime hanya CPU), MACE, dan
SNPE. Dilakukan pengukuran dari sisi latency, penggunaan energi, penggunaan memori,
penggunaan daya, dan perubahan suhu. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa
penggunaan MACE dan SNPE dengan runtime GPU menghasilkan latency yang lebih
kecil dibandingkan penggunaan CPU. Penggunaan CPU menyebabkan thermal
throttling, sehingga terjadi penurunan kinerja. Dengan runtime GPU menghasilkan
penggunaan energi, memori, dan daya yang lebih sedikit dibandingkan CPU. Kenaikan
suhu ketika menggunakan runtime GPU lebih kecil dibandingkan CPU.
Kata kunci:
SIBI, Convolution Pose Machine (CPM), mobile deep learning framework, Tensorflow
mobile, Mobile AI Compute Engine (MACE), Snapdragon Neural Processing Engine
(SNPE), latency, thermal throttling, CPU, GPU