Prérequis matériels

Cette configuration fonctionne sur les GPU Nvidia locaux, mais fonctionne également avec des fournisseurs Cloud tels qu'AWS, Azure et GCP. Les types de GPU suggérés incluent ceux de la famille de produits RTX, Tesla et Ampere qui disposent de suffisamment de mémoire GPU et de capacités de traitement.

The main difference between these two types of GPUs is that the ones with virtualization usually have more GPU RAM and are offered by most cloud providers. Having more GPU RAM increases the maximum size of the image you can input to the model. In conclusion, virtualization GPUs are not significantly faster than the consumer GPUs.

Vous avez besoin d'une machine avec les spécifications matérielles suivantes :

Spécification matérielle	Prérequis
Mémoire	minimum : 8 Go recommandé : 16 Go
Processeur	minimum : 2 cœurs avec AVX2 activé Recommandé : 4 cœurs avec AVX2 activé
GPU	minimum : 8 Go de VRAM recommandé : 16 Go de VRAM
Stockage	minimum : 30 Go gratuits

Important :

Pour des performances optimales, nous vous recommandons de mettre à niveau le GPU, car le nouveau modèle est optimisé pour les nouveaux GPU de l'architecture Turing - parmi lesquels le T4 est le mieux adapté en termes de coût et de performances. Ces optimisations ne sont pas disponibles sur les GPU de la famille Pascal, il y aura donc un léger écart de performances lors de l'exécution du nouveau modèle sur ces derniers.

Remarque :

Pour que les installations utilisant Nvidia vGPU fonctionnent, assurez-vous que le vGPU est compatible CUDA et que la licence est configurée correctement.

Selon la configuration que vous utilisez (GPU recommandé : Nvidia T4), vous pouvez vous attendre aux performances suivantes (la durée de traitement est mesurée en secondes) :

Résolution	Durée d'inférence	Temps de service total
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