ai-computer-vision
2022.4
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  • リリース ノート
    • 2022.4.2
  • 概要
  • セットアップと構成
    • ソフトウェア要件
    • ハードウェア要件
    • サーバーをデプロイする
    • サーバーに接続する
  • データ ストレージ
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AI Computer Vision ガイド
Automation CloudAutomation Cloud Public SectorAutomation SuiteStandalone
Last updated 2024年6月27日

ハードウェア要件

この設定は、オンプレミスの Nvidia GPU で動作しますが、AWS、Azure、GCP などのクラウド プロバイダーでも動作します。推奨される GPU の種類には、十分な GPU メモリと処理能力を備えた RTX、Tesla、および Ampere ファミリの GPU が含まれます。

これら 2 種類の GPU の主な違いは、仮想化を使用した GPU には通常使用できる GPU RAM がより多く、ほとんどのクラウド プロバイダーによって提供されているという点です。GPU RAM を増やすと、モデルに入力できる画像の最大サイズが増加します。結論として、仮想化 GPU はコンシューマー向け GPU よりも大幅に高速というわけではありません。

以下のハードウェア仕様を満たすマシンが必要です。

ハードウェアの仕様要件

メモリ

  • 最小: 8 GB
  • 推奨: 16 GB

CPU

  • 最小: 2 コア
  • 推奨: 4 コア

GPU

  • 最小: 8 GB VRAM
  • 推奨: 16 GB VRAM
ストレージ
  • 最小: 30 GB の空き容量
重要: 新しいモデルは Turing アーキテクチャが採用された新世代の GPU に対して最適化されているため、最適なパフォーマンスを得るには GPU のアップグレードをお勧めします。新世代の GPU の中では、T4 がコストとパフォーマンスの両方の点において最適です。これらの最適化は Pascal ファミリの GPU では利用できないため、この種類の GPU で新しいモデルを実行した場合は、パフォーマンスに若干の差が生じます。
注: Nvidia vGPU を使用するインストールを動作させるには、vGPU が CUDA に対応していて、ライセンスが正しく設定されていることを確認してください。

使用する構成に応じて (推奨 GPU: NVIDIA T4)、次のパフォーマンスが期待できます (処理時間は秒単位で測定)。

解決方法

推論時間合計サービス時間

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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