Requisitos de hardware

Los paquetes ML de Document Understanding 2021.10 difieren de las versiones anteriores en la forma en que utilizan las GPU y las CPU.

Las versiones anteriores entrenaban la misma arquitectura de modelo independientemente de si el proceso de entrenamiento se ejecutaba en una GPU o en una CPU. Sin embargo, los paquetes ML de Document Understanding 2021.10 incluyen una optimización que reduce el tamaño del modelo cuando se entrena en CPU, con el fin de acelerar el proceso de entrenamiento.

Como resultado, el entrenamiento en GPU solo es cinco veces más rápido que en CPU (antes era de 10 a 20 veces más rápido). Esto también permite entrenar modelos en CPU con hasta 5000 páginas (anteriormente el máximo eran 500).

Ten en cuenta que entrenar modelos Document Understanding en la GPU requiere una GPU con al menos 11 GB de RAM de vídeo para funcionar correctamente.

Utiliza la siguiente tabla para comprobar la compatibilidad entre los paquetes ML, la versión de CUDA y la versión del controlador de la GPU.

versión de paquetes ML	Versión de CUDA	Versión de cudDNN	Controlador de NVIDIA (versión inferior compatible)	Generación de hardware
2021.10	CUDA 11.1	cuDNN 8.0.5	R450.36.06	Ampere, Turing, Volta, Pascal, Maxwell, Kepler

CUDA es compatible con versiones anteriores, lo que significa que las aplicaciones CUDA existentes pueden seguir utilizándose con versiones CUDA más recientes.

Puedes obtener más información sobre compatibilidad aquí