ai-computer-vision
2022.4
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- リリース ノート
- 概要
- セットアップと構成
- データ ストレージ
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AI Computer Vision ガイド
Last updated 2024年11月11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 |
|
CPU |
|
GPU |
|
ストレージ |
|
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 |