Le soluzioni embedded sul mercato per applicazioni di intelligenza artificiale sono sempre più frequenti, accessibili a prezzi che vanno sempre più riducendosi. Se le FPGA sono una piattaforma già affermata e tipicamente prestante, le GPU di contro sono state introdotte solo recentemente nel mercato embedded, proprio grazie alla forte spinta che la ricerca ha dato nell’ambito delle applicazioni di Deep Learning e intelligenza artificiale. In questo lavoro abbiamo valutato le prestazioni di riconoscimento di un modello di rete neurale di convoluzione rispettivamente su una FPGA Xilinx, ZCU104 e su una GPU embedded Nvidia Jetson TX2
