Hardwareanforderungen

Das Ausführen der Document Understanding ML-Pakete auf einer GPU umfasst eine Optimierung, die den Trainingsprozess beschleunigen soll.

Infolgedessen ist das Training mit der GPU fünfmal schneller als mit der CPU (zuvor war es 10–20-mal schneller). Dadurch können auch Modelle mit der CPU mit bis zu 5000 Seiten trainiert werden (bisher waren es maximal 500).

Please be aware that training Document Understanding models on GPU requires a GPU with at least 11GB of video RAM to run successfully.

Verwenden Sie die folgende Tabelle, um die Kompatibilität zwischen den ML-Paketen, der CUDA-Version und der GPU-Treiberversion zu überprüfen.

ML-Paketversion	CUDA-Version	cudDNN-Version	NVIDIA-Treiber (niedrigste kompatible Version)	Hardware-Generation
2022.4	CUDA 11.3	cuDNN 8.2.0	R450.80.02	Ampere, Turing, Volta, Pascal, Maxwell, Kepler

CUDA ist abwärtskompatibel, d. h. vorhandene CUDA-Anwendungen können weiterhin mit neueren CUDA-Versionen verwendet werden.

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