# VisionPro Deep Learning 시작 옵션

Deep Learning GUI를 실행할 때, 프로젝트 설정 이외에 GPU 모드, 이용할 GPU 장치, GPU 메모리의 할당 등을 제어할 수 있는 옵션이 있습니다.

'Cognex Deep Learning 시작' 화면에서 옵션 버튼을 누르십시오.

명령 | 설정
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GPU 모드 | 응용 프로그램이 이용할 GPU 모드를 지정합니다.
SingleDevicePerTool | 도구 분석에 단일 GPU를 이용합니다. 다수 GPU를 이용할 경우, 단일 이미지 프로세싱 시간은 동일하지만, 다수의 이미지가 동시에 다수의 장치에서 프로세싱될 수 있습니다.
MultipleDevicesPerTool | 해당 옵션은 더 이상 지원되지 않습니다.
NoSupport | GPU를 사용하지 않도록 지정합니다. Note: 이 옵션은 --gpu-devices 및/또는 --optimized-gpu-memory와 충돌합니다.
최적화 GPU 메모리 | 사전에 할당된, 최적화된 메모리 버퍼의 크기를 지정합니다. 이 설정은 기본적으로 활성화되어 있으며, 기본 크기는 2GB입니다. Tip: Compute Devices Help > Compute Devices 옵션에서 Optimized GPU 메모리를 설정할 수 있습니다. 이 다이얼로그는 컴퓨팅 리소스에 대한 정보가 포함되어 있습니다. Available Devices VisionPro Deep Learning 제품을 위해 어떤 GPU들을 사용하고 있는지 보여줍니다. 현재 사용중인 GPU의 리스트와 각각의 GRAM 정보를 확인할 수 있습니다. Optimized GPU Memory High Detail 혹은 다른 도구에 따라. 'Optimized GPU Memory'’를 활성화 / 비활성화 하는 것을 권장합니다. 토글 버튼을 우측으로 옮겨 해당 옵션을 켜면, 시스템이 최적화를 위해 GPU 메모리를 미리 점유하게 됩니다. 이 때, 얼마만큼의 메모리를 미리 점유할 지 사용자가 직접 입력할 수 있습니다. 해당 옵션은 High Detail 모드 외의 다른 툴을 사용할 경우에 켜는 것을 추천합니다. 토글 버튼을 우측으로 옮겨 해당 옵션을 끄면, 시스템이 더 이상 GPU 메모리를 점유하지 않습니다. 옵션을 끄는 경우, High Detail 모드를 좀 더 빠르게 효율적으로 사용하실 수 있습니다. 다른 VisionPro Deep Learning 도구와 Green Classify 도구의 High Detail 모드를 동시에 프로세싱할 때 'Optimized GPU Memory'’를 활성화하면 프로세싱 시간이 빨라집니다. 프로세싱과 관련하여 'Optimized GPU Memory'’ 활성화하면 High Detail 모드에 미치는 영향은 적고, Focused 모드 및 기타 Deep Learning 도구 프로세스가 훨씬 빨라집니다.
자동 저장 간격 | 워크스페이스를 얼마나 자주 저장할지 지정합니다. 기본값은 5분마다 저장하는 것입니다.
트레이닝 이미지 캐시 경로 | 트레이닝 이미지의 캐시 위치를 지정합니다. 이는 스트림 내 이미지가 래스터 형식이 아닌 경우(JPG, PNG, GIF 등)에 유용합니다. 트레이닝을 하려면 이들을 래스터 형식(BMP)으로 전환해야 하기 때문입니다. 이미지마다 이러한 전환이 여러 번 발생하는 것이 기본값입니다. 트레이닝 이미지 캐시 경로를 활성화하면, 이러한 전환이 1회 수행되고 전환된 이미지가 로컬의 캐시 디렉토리에 저장됩니다. 캐시 디렉토리는 로컬에 있어야 하며, SSD에 있는 것이 바람직합니다. 워크스페이스가 저속 드라이브 또는 원격 저장 장치에 있는 경우에도 이 옵션을 이용하면 트레이닝 속도가 빨라질 수 있습니다.
언어 | Deep Learning GUI 전체에서 이용할 언어를 지정합니다.
디버깅 로깅 | 프로젝트에서 디버깅 로그를 활성화할지 여부를 지정합니다.