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AI Computer Vision 用户指南

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上次更新日期 2024年11月11日

硬件要求

此设置适用于本地部署的 NVIDIA GPU,但也适用于 AWS、Azure 和 GCP 等云提供商。建议的 GPU 类型包括 RTX、Tesla 和 Ampere 系列产品中的 GPU,这些产品具有足够的 GPU 内存和处理能力。

这两类 GPU 之间的主要区别在于,具有虚拟化功能的 GPU 通常具有更多的 GPU RAM,并且由大多数云提供商提供。拥有更多 GPU RAM 会增加可以输入到模型的图像的最大尺寸。总之,虚拟化 GPU 的速度并不比消费类 GPU 快得多。

您需要一台具有以下硬件规格的计算机:

硬件规格要求

内存

  • 最低:8 GB
  • 建议 16 GB

CPU

  • 最低:2 个核心
  • 建议:4 个核心

GPU

  • 最低:8 GB 显存
  • 建议:16 GB 显存
存储
  • 最低:30 GB 可用空间
请注意:为获得最佳性能,我们建议升级 GPU,因为新型号已针对较新的 Turing 架构 GPU 进行了优化,而 T4 在成本和性能方面都非常适合。这些优化在 Pascal 系列 GPU 上不可用,因此在其中运行新模型时会存在轻微的性能差距。
注意:要使用 NVIDIA vGPU 进行安装,请确保 vGPU 已启用 CUDA 并且已正确配置许可证

根据您使用的配置(推荐 GPU:NVIDIA T4),您可以获得以下性能(处理时间以秒为单位):

分辨率

推理时间总服务时间

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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