# 트레이닝 PC 요구사항

Deep Learning 응용 프로그램의 트레이닝 및 개발 PC의 권장 사항입니다.

- CPU

  Intel Core i7 혹은 그 이상을 추천합니다. CPU 선택 시, 클럭 속도가 빠르고 코어 프로세서가 다수이면, 런타임 도구 실행이 빨라집니다. Blue 위치 도구에 의존하는 응용 프로그램의 경우 클럭 속도에 따라 차이가 많이 나며, 특히 복잡한 모델 일치 응용 프로그램의 경우 차이가 더욱 큽니다.

  GPU가 아닌 CPU만 있을 경우, Green 분류 도구의 High Detail 모드의 트레이닝과 프로세싱을 지원하지 않습니다.

  단일 코어가 다중 작업을 수행하면 프로세싱이 튀는 현상이 발생할 수 있습니다. 따라서 충분한 양의 자원을 사용하거나 해당 작업만을 단일 코어에 할당해야 합니다.

- GPU

  GPU 선택 시, Gognex는 NVIDIA GPU만 지원합니다.

  Green 분류 도구의 High Detail 모드의 트레이닝을 위해서는 11GB 혹은 그 이상의 GPU를 권장합니다(1080Ti, 2080Ti).

- 시스템 메모리(RAM)

  우선, 32GB 그 이상의 메모리가 권장됩니다.

  시스템 RAM은 다음 중 큰 값으로 지정하십시오.

  - 모든 GPU 메모리의 합. 예를 들어, 메모리가 11GB인 NVIDIA GeForce® RTX™ 2080 Ti GPU가 4개 있다면, PC의 RAM은 44GB 이상이어야 합니다.
  - RAM은 일반적인 워크스페이스 크기의 1.5배여야 합니다. 예를 들어, 일반적인 워크스페이스가 20GB라면 PC의 RAM은 30GB 이상이어야 합니다.
  Note: 1Kx1K 크기의 이미지로 약 15000장 정도까지는 50GB의 여유 공간 내에서 트레이닝 가능합니다.

- 시스템 저장 장치

  Cognex는 SSD는 사용을 권장하며, 여유 공간으로 100GB 이상을 추천합니다.

- USB 2.0

  USB 2.0을 통해 Cognex Security Dongle(런타임 라이센스 포함)에 영구적으로 연결할 수 있는 USB 포트.

  Note:

  VisionPro, Designer, Deep Learning 소프트웨어를 이용하려면 모든 작업 단계(프로그래밍, 프로세싱, 트레이닝, 테스트 등)에 유효한 이 PC에 직접 설치되어 있어야 합니다. 일시적으로 Cognex Security Dongle 을 제거, 교체, 공유하려고 시도하면, 시스템이 정상적으로 작동하지 않으며 데이터가 손실될 수 있습니다.

  Deep Learning이 클라이언트 / 서버 기능에 대해 구성되고 컴퓨터가 서버로 구성된 경우 Cognex 보안 동글이 서버에 연결되어 있어야하지만 클라이언트에는 Cognex 보안 동글이 필요하지 않습니다.