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AI Computer Vision-Benutzerhandbuch
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Last updated 27. Juni 2024

Hardwareanforderungen

Dieses Setup funktioniert mit lokalen Nvidia-GPUs, funktioniert aber auch mit Cloud-Anbietern wie AWS, Azure und GCP. Zu den vorgeschlagenen GPU-Typen gehören diejenigen aus der RTX-, Tesla- und Ampere-Produktfamilie, die über genügend GPU-Speicher und Verarbeitungskapazität verfügen.

Der Hauptunterschied zwischen diesen beiden GPU-Typen besteht darin, dass diejenigen mit Virtualisierung in der Regel mehr GPU-RAM haben und von den meisten Cloud-Anbietern angeboten werden. Mit mehr GPU-RAM können Sie größere Bilder in das Modell eingeben. Insgesamt sind die Virtualisierungs-GPUs nicht wesentlich schneller als die Verbraucher-GPUs.

Sie benötigen eine Maschine mit den folgenden Hardwarespezifikationen:

HardwarespezifikationAnforderungen

Arbeitsspeicher

  • Mindestens 8 GB
  • Empfohlen: 16 GB

CPU

  • Minimum: 2 Kerne
  • Empfohlen: 4 Kerne

GPU

  • Minimum: 8 GB VRAM
  • Empfohlen: 16 GB VRAM
Speicher
  • Minimum: 30 GB frei
Wichtig: Für eine optimale Leistung empfehlen wir ein Upgrade der GPU, da das neue Modell für die neueren Grafikprozessoren der Turing-Architektur optimiert ist – von denen der T4 sowohl in Bezug auf Kosten als auch Leistung am besten geeignet ist. Diese Optimierungen sind für die Pascal-Grafikprozessorenfamilie nicht verfügbar, daher wird es eine leichte Leistungsdiskrepanz geben, wenn das neue Modell auf einem ausgeführt wird.
Hinweis: Damit Installationen mit Nvidia vGPU funktionieren, stellen Sie sicher, dass die vGPU CUDA-fähig ist und die Lizenz korrekt konfiguriert ist.

Je nach verwendeter Konfiguration (empfohlene GPU: Nvidia T4) können Sie mit den folgenden Leistungen rechnen (Verarbeitungszeit wird in Sekunden gemessen):

Resolution

InferenzzeitGesamtdienstzeit

1280x720

0.367

0.388

1440 x 900

0.487

0.515

1600x900

0.503

0.533

1920 x 1080

0.562

0.598

1920 x 1200

0.636

0,675

2560x1440

0.832

0.884

3840x2160

1.484

1.581

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