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2023.10
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AI Computer Vision ガイド
最終更新日時 2026年5月11日
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 |