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2022.4
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    • 2022.4.2
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Guia do usuário do AI Computer Vision
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Last updated 27 de jun de 2024

Requisitos de Hardware

Essa configuração funciona em GPUs Nvidia locais, mas também funciona com provedores de nuvem, como AWS, Azure e GCP. Os tipos de GPU sugeridos incluem aqueles da família de produtos RTX, Tesla e Ampere, que têm memória e capacidade de processamento suficientes da GPU.

A principal diferença entre esses dois tipos de GPUs é que as GPUs com virtualização geralmente têm mais GPU RAM e são oferecidas pela maioria dos provedores de nuvem. Ter mais GPU RAM aumenta o tamanho máximo da imagem que você pode inserir para o modelo. Em resumo, as GPUs de virtualização não são significativamente mais rápidas do que as GPUs de consumo.

Você precisa de uma máquina com as seguintes especificações de hardware:

Especificação de hardwareRequisitos

Memória

  • mínimo: 8 GB
  • recomendado: 16 GB

CPU

  • mínimo: 2 núcleos
  • recomendado: 4 núcleos

GPU

  • mínimo: 8 GB de VRAM
  • recomendado: 16 GB de VRAM
Armazenamento
  • mínimo: 30 GB livres
Importante: para desempenho ideal, recomendamos atualizar a GPU, pois o novo modelo é otimizado para as GPUs de arquitetura Turing mais recentes – das quais o T4 é o mais adequado em termos de custo e desempenho. Essas otimizações não estão disponíveis na família Pascal de GPUs, portanto, haverá uma pequena lacuna de desempenho ao executar o novo modelo nessa GPU.
Observação: para instalações que usam vGPU Nvidia para funcionar, certifique-se de que a vGPU seja habilitada para CUDA e que a licença esteja configurada corretamente.

Dependendo da configuração que você usa (GPU recomendada: Nvidia T4), você pode esperar os seguintes desempenhos (o tempo de processamento é medido em segundos):

Resolution

Tempo de inferênciaTempo total de serviço

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

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