Requisitos de Hardware

The 2021.10 Document Understanding ML Packages are different from previous releases in the way they use GPUs and CPUs.

Previous releases would train the same model architecture regardless of whether the Training Pipeline is run on a GPU or on a CPU. However, 2021.10 Document Understanding ML Packages include an optimization which reduces the size of the model when training on CPU, to accelerate the training process.

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).

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
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.

More information about compatibility can be found here