ハードウェア要件

v2021.10 の Document Understanding ML パッケージは、GPU および CPU の使われ方が以前のリリースと異なります。

以前のリリースでは、トレーニング パイプラインが GPU と CPU のどちらで実行されているかに関係なく、同じモデルのアーキテクチャがトレーニングされます。これに対し、2021.10 の Document Understanding ML パッケージには最適化機能が搭載されており、CPU でのトレーニング時にモデルのサイズを削減してトレーニング プロセスを加速させます。

結果として GPU と CPU でのトレーニング速度の差が縮まり、GPU でのトレーニング速度は CPU の 5 倍になりました (以前は 10 倍から 20 倍高速でした)。また、CPU で最大 5000 ページまでトレーニングできるようになりました (以前は最大 500 ページ)。

GPU で Document Understanding モデルのトレーニングを問題なく実行するには、11 GB 以上のビデオ RAM を搭載した GPU が必要です。

ML パッケージ、CUDA、GPU ドライバーの対応バージョンを確認するには、以下の表を使用します。

ML パッケージのバージョン	CUDA のバージョン	cuDNN のバージョン	NVIDIA ドライバー (最も低い対応バージョン)	ハードウェア世代
2021.10	CUDA 11.1	cuDNN 8.0.5	R450.36.06	Ampere、Turing、Volta、Pascal、Maxwell、Kepler

CUDA には後方互換性があるため、既存の CUDA アプリケーションは引き続き新しいバージョンの CUDA で使用できます。

互換性について詳しくは、こちらをご覧ください。