ai-computer-vision
2023.4
false
  • Notes de publication
    • 2023.4.10.2
    • 2023.4.10.1
    • 2023.4.0
  • Vue d'ensemble (Overview)
  • Paramétrage et configuration
    • Prérequis logiciels
    • Prérequis matériels
    • Déploiement du serveur
    • Connexion au serveur
    • Licences
  • Stockage de données
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Guide de l’utilisateur d’AI Computer Vision

Automation CloudAutomation Cloud Public SectorAutomation SuiteStandalone
Dernière mise à jour 11 nov. 2024

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.

La principale différence entre ces deux types de GPU est que ceux dotés de la virtualisation disposent généralement de plus de RAM GPU et sont proposés par la plupart des fournisseurs Cloud. Avoir plus de RAM GPU augmente la taille maximale de l'image que vous pouvez entrer dans le modèle. En conclusion, les GPU avec la virtualisation ne sont pas considérablement plus rapides que les GPU grand public.

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

Spécification matériellePrérequis

Mémoire

  • minimum : 8 Go
  • recommandé : 16 Go

Processeur

  • minimum : 2 cœurs
  • recommandé : 4 cœurs

GPU

  • minimum : 8 Go de VRAM
  • recommandé : 16 Go de VRAM
Stockage
  • minimum : 30 Go gratuits
Attention : 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'inférenceTemps 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

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