ai-computer-vision
2023.4
false
  • リリース ノート
    • 2023.4.10.2
    • 2023.4.10.1
    • 2023.4.0
  • 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
    • ライセンス
  • データ ストレージ
重要 :
このコンテンツの一部は機械翻訳によって処理されており、完全な翻訳を保証するものではありません。
UiPath logo, featuring letters U and I in white
AI Computer Vision ガイド
Automation CloudAutomation Cloud Public SectorAutomation SuiteStandalone
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

  • 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

このページは役に立ちましたか?

サポートを受ける
RPA について学ぶ - オートメーション コース
UiPath コミュニティ フォーラム
Uipath Logo White
信頼とセキュリティ
© 2005-2024 UiPath. All rights reserved.