Prérequis matériels

L’exécution des packages ML de Document Understanding sur un GPU inclut une optimisation destinée à accélérer le processus d’entraînement.

En conséquence, l'entraînement sur GPU n'est que 5 fois plus rapide que sur CPU (auparavant, il était 10 à 20 fois plus rapide). Cela permet également de former des modèles sur CPU avec jusqu'à 5 000 pages (auparavant, 500 maximum).

Veuillez noter que l'entraînement de modèles de Document Understanding sur GPU nécessite un GPU avec au moins 11 Go de RAM vidéo pour fonctionner correctement.

Utilisez la table ci-dessous pour vérifier la compatibilité entre les paquets ML, la version CUDA et la version du pilote GPU.

Version du paquet ML	Version CUDA	version cudDNN	Pilote NVIDIA (version compatible la plus ancienne)	Génération de matériel
2022,4	CUDA 11.3	cuDNN 8.2.0	R450.80.02	Ampère, Turing, Volta, Pascal, Maxwell, Kepler

CUDA est rétrocompatible, ce qui signifie que les applications CUDA existantes peuvent continuer à être utilisées avec les versions plus récentes de CUDA.

Vous trouverez plus d'informations sur la personnalisation ici.