# 배포 PC 요구사항

Deep Learning 응용 프로그램을 런타임 PC에 배포할 때, 해당 시스템의 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.

  GPU없이 CPU 로만은 Green Classify 도구의 High Detail 모드를 프로세싱 할 수 ​​없습니다.

  단일 코어가 멀티 작업을 진행하는 경우 processing이 튀는 현상이 발생할 수 있으니 자원을 넉넉하게 사용하거나 해당 작업만을 단일 core에 할당해야 합니다.

- GPU

  GPU 선택 시, Gognex는 NVIDIA GPU만 지원합니다.

  추가적으로, 이러한 GPU는 장시간 가용해야 하고 드라이버가 안정적이어야 합니다.

  런타임 작업에는 8GB 이상의 GPU가 필요합니다.

- PCIe 레인

  Cognex는 8배속 이상의 PCIe 레인을 권장합니다. 하지만, 16배속의 PCIe는 (5MP 이미지의 경우) 8배속 PCIe에 비해 주기 시간이 약 10ms 줄어들 잠재력이 있습니다.

- 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.