ハードウェア要件

GPU で Document Understanding ML パッケージを実行すると、パッケージに含まれる、トレーニング プロセスを加速させるための最適化機能が働きます。

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
2020.10	CUDA 10.1	cudDNN 7.6.3	R418.40.04	Turing、Volta、Pascal、Maxwell、Kepler、Tesla k80

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。