# 컴퓨터 하드웨어 요구사항

Deep Learning 응용 프로그램용 PC를 assemble할 때는 deployment 또는 트레이닝용 PC에 대한 다음 일반 지침을 참조하십시오 (해당 구성에 적용 가능한 특정 요구 사항은 별도의 항목 참조).

- 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.

- 시스템 메모리(RAM)

  32GB 혹은 그 이상을 추천합니다.

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

  Green 분류 도구의 High Detail 모드의 프로세싱을 위해서는 8GB 혹은 그 이상의 GPU를 권장합니다.

  GPU 선택 시, Gognex는 NVIDIA GPU만 지원합니다.

- 전원 공급 장치

  전원 공급 장치를 선택할 때 시스템 및 GPU 전원 요구 사항을 보다 25 %의 마진을 포함하십시오. 예, 시스템 및 GPU의 전원 요구 사항의 1.25 배인 전원 공급 장치 선택.

- USB 2.0

  USB 2.0을 통해 Cognex Security Dongle에 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.