- Notas de versão
- Visão geral
- Configuração e Instalação
- Requisitos de software
- Requisitos de Hardware
- Implantação do servidor
- Conexão ao servidor
- Licenciamento
- Armazenamento de dados
Guia do usuário do AI Computer Vision
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 hardware | Requisitos |
|---|---|
| Memória |
|
| CPU |
|
| GPU |
|
| Armazenamento |
|
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.
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 inferência | Tempo 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 |