Requisitos de Hardware

A execução de Pacotes de ML do Document Understanding em uma GPU inclui uma otimização destinada a acelerar o processo de treinamento.

Como resultado, o treinamento em GPU é cinco vezes mais rápido do que em 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).

Please be aware that training Document Understanding models on GPU requires a GPU with at least 11GB of video RAM to run successfully.

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

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

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