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Guía del usuario de AI Computer Vision

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Última actualización 11 de nov. de 2024

Requisitos de hardware

Esta configuración funciona en las GPU en las instalaciones de Nvidia, pero también con proveedores en la nube como AWS, Azure y GCP. Los tipos de GPU sugeridos incluyen los de la familia de productos RTX, Tesla y Ampere, que tienen suficiente memoria GPU y capacidad de procesamiento.

La principal diferencia entre estos dos tipos de GPU es que las que cuentan con virtualización suelen tener más RAM de GPU y las ofrecen la mayoría de los proveedores de la nube. Tener más RAM en la GPU aumenta el tamaño máximo de la imagen que puedes introducir en el modelo. En conclusión, las GPU de virtualización no son significativamente más rápidas que las GPU de consumo.

Necesita una máquina con las siguientes especificaciones de hardware:

Especificación de hardwareRequisitos

Memoria

  • mínimo: 8 GB
  • recomendado: 16 GB

CPU

  • mínimo: 2 núcleos
  • recomendado: 4 núcleos

GPU

  • mínimo: 8 GB de VRAM
  • recomendado: 16 GB de VRAM
Almacenamiento
  • mínimo: 30 GB gratis
Importante: Para conseguir resultados óptimos, recomendamos actualizar la GPU, ya que el modelo nuevo está optimizado para las GPU de arquitectura Turing más nuevas; de ellas, la T4 es la más idónea en términos de coste y rendimiento. Estas optimizaciones no están disponibles en la familia de GPU Pascal, por lo que habrá una ligera diferencia de rendimiento al ejecutar el nuevo modelo en una de ellas.
Aviso: Para que las instalaciones que utilizan Nvidia vGPU funcionen, asegúrate de que la vGPU está habilitada para CUDA y de que la licencia está configurada correctamente.

Dependiendo de la configuración que utilices (GPU recomendada: Nvidia T4), puedes esperar los siguientes rendimientos (el tiempo de procesamiento se mide en segundos):

Resolución

Tiempo de inferenciaTiempo total de servicio

1280x720

0.367

0.388

1440x900

0.487

0.515

1600x900

0.503

0.533

1920x1080

0.562

0.598

1920x1200

0.636

0,675

2560x1440

0.832

0.884

3840x2160

1.484

1.581

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