Ressourcenverbrauch und Entwicklungsaufwand bei der GPU-optimierten industriellen Anomalieerkennungs-Inferenz: Ein Vergleich zwischen PyTorch und einer C++/CUDA-Pipeline | Institut für Wirtschaftsinformatik

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Ressourcenverbrauch und Entwicklungsaufwand bei der GPU-optimierten industriellen Anomalieerkennungs-Inferenz: Ein Vergleich zwischen PyTorch und einer C++/CUDA-Pipeline

Relevanz	Bachelor
Betreuer	Dr. Nina Herrmann
Themenersteller	Dr. Nina Herrmann
Status der Abschlussarbeit	Abgeschlossen