硬件要求

在 GPU 上运行 Document Understanding ML 包的过程包含一项旨在加速训练流程的优化。

因此，在 GPU 上训练的速度比在 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
2022.4	CUDA 11.3	cuDNN 8.2.0	R450.80.02	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