- Primeros pasos
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- Licencia
- Referencias
La ejecución de los paquetes ML de Document Understanding en una GPU incluye una optimización destinada a acelerar el proceso de entrenamiento.
Como resultado, el entrenamiento en la GPU es cinco veces más rápido que en la CPU (antes era entre 10 y 20 veces más rápido). Esto también permite entrenar modelos en CPU con hasta 5000 páginas (anteriormente el máximo eran 500).
Please be aware that training Document Understanding models on GPU requires a GPU with at least 11GB of video RAM to run successfully.
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 |
|---|---|---|---|---|
| 2020.10 | CUDA 10.1 | cudDNN 7.6.3 | R418.40.04 | Turing, Volta, Pascal, Maxwell, Kepler, Tesla k80 |
CUDA es compatible con versiones anteriores, lo que significa que las aplicaciones CUDA existentes pueden seguir utilizándose con versiones CUDA más recientes.
More information about compatibility can be found here