Requisitos de Hardware

Os Pacotes de ML do Document Understanding 2021.10 são diferentes das versões anteriores na maneira como usam GPUs e CPUs.

As versões anteriores treinariam a mesma arquitetura de modelo, independentemente de o pipeline de treinamento ser executado em uma GPU ou em uma CPU. No entanto, os Pacotes de ML do Document Understanding 2021.10 incluem uma otimização que reduz o tamanho do modelo ao treinar em CPU para acelerar o processo de treinamento.

Como resultado, o treinamento na GPU é apenas cinco vezes mais rápido do que na CPU (anteriormente era de 10 a 20 vezes mais rápido). Isso também possibilita treinar modelos em CPU com até 5.000 páginas (anteriormente eram 500 no máximo).

Esteja ciente de que os modelos de treinamento do Document Understanding na GPU exigem uma GPU com pelo menos 11 GB de RAM de vídeo para ser executado com sucesso.

Use a tabela abaixo para verificar a compatibilidade entre os Pacotes de ML, a versão CUDA e a versão do driver GPU.

Versão de pacotes de ML	Versão CUDA	Versão cudDNN	Driver NVIDIA (versão compatível mais antiga)	Geração de hardware
2021.10	CUDA 11.1	cuDNN 8.0.5	R450.36.06	Ampere, Turing, Volta, Pascal, Maxwell, Kepler

CUDA é retrocompatível, o que significa que os aplicativos CUDA existentes podem continuar a ser usados com versões CUDA mais recentes.

Mais informações sobre compatibilidade podem ser encontradas aqui