硬件要求

2021.10 Document Understanding ML 包在使用 GPU 和 CPU 方面与以前的版本不同。

无论训练管道是在 GPU 还是 CPU 上运行，以前的版本都会训练相同的模型架构。但是，2021.10 Document Understanding ML 包包含一项优化功能，可在 CPU 上训练时减小模型的大小，以加快训练过程。

因此，在 GPU 上训练的速度仅比在 CPU 上训练快 5 倍（以前是 10 到 20 倍）。这也使在 CPU 上训练多达 5000 页（以前最多为 500 页）的模型成为可能。

请注意，在 GPU 上训练 Document Understanding 模型时，GPU 至少需要具有 11GB 的视频 RAM 才能成功运行。

使用下表检查 ML 包、CUDA 版本和 GPU 驱动程序版本之间的兼容性。

ML 包版本	CUDA 版本	cudDNN 版本	NVIDIA 驱动程序（最低兼容版本）	硬件生成
2021.10	CUDA 11.1	cuDNN 8.0.5	R450.36.06	Ampere, Turing, Volta, Pascal, Maxwell, Kepler

CUDA 向后兼容，这意味着现有的 CUDA 应用程序可以继续与较新的 CUDA 版本一起使用。

有关兼容性的更多信息，请参见此处