# NVIDIA® GPU 요구사항

다음은 Deep Learning 응용 프로그램에 NVIDIA GPU를 이용할 때의 요구사항입니다. Deep Learning에서 GPU는 응용 프로그램 개발 단계에서 주로 도구의 트레이닝 시에 이용됩니다. 또한, 런타임 배포 중에도 이용할 수 있으며, 이 경우 런타임 워크스페이스의 성능이 향상됩니다.

Note:

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

## NVIDIA 드라이버 지원

- 431.86 이상의 NVIDIA GeForce® 드라이버(Creator 준비)

- 431.94 이상의 NVIDIA Quadro® 드라이버(기업용으로 최적의 드라이버)

  Note: 지원되는 드라이버에 대한 자세한 내용은 Cognex지원 사이트를 참조하십시오.

## 지원되는 NVIDIA GPU

VisionPro Deep Learning 1.0은 가장 일반적인 GPU 제품군을 지원하는 것을 목표로하지만 모든 모델이나 드라이버를 테스트하는 것을 지원하지는 않습니다. 아래 표는 우리가 명시 적으로 테스트하고 작업을 확인한 모델과 작동하지 않는 몇 가지 모델과 제품군을 나타냅니다. 매우 새로운 모델을 제외한 대부분의 다른 일반적인 NVIDIA GPU는 명시 적으로 테스트되지 않았더라도 고객이 성공적으로 사용했습니다. 또한 최소 GPU 기능에 대한 사양과 Green Classify Tool의 새로운 High Detail 모드 등의 어플리케이션을 위한 권장 고성능 GPU 또한 표시했습니다.

최저 권장 사양: GTX 1060 6GB

최고 성능을 위한 권장 사양: GTX 1080 Ti and RTX 2080 Ti

GPU | 모델 | Cognex 테스트 | 높은 성능을 위한 권장
--- | --- | --- | ---
NVIDIA GeForce® | GTX 1060 6GB | 테스트 |
GTX 1070 |  |
GTX 1080 | 테스트 |
GTX 1080 Ti | 테스트 | 권장
RTX™ 2070 |  |
RTX 2080 |  |
RTX 2080 Ti | 테스트 | 권장
NVIDIA Quadro® | P2000 |  |
P4000 | 테스트 |
P5000 |  | 권장
GV100* |  | 권장
RTX 4000 |  |
RTX 5000 |  | 권장
RTX 6000 |  | 권장
RTX 8000 |  | 권장
Titan V* |  | 권장
Titan RTX |  | 권장
NVIDIA Tesla® | V100* |  |
이슈가 있는 것으로 알려진 모델 GTX 1660 and GTX 1650: 알려지지 않은 이슈로 인해 낮은 성능과 트레이닝 시간이 느림
Note: GPU 선택 시, Gognex는 NVIDIA GPU만 지원합니다. Deep Learning 1.0.0은 3.0 이상의 계산 능력을 제공하는 NVIDIA CUDA® 사용 가능 GPU를 모두 지원하며, 431.86이상의 드라이버 버전을 필요로 합니다. 핵심 Deep Learning 기능을 이용하려면 CUDA 컴퓨팅 역량 3.0 이상이 필요합니다. 낮은 Precision 매개변수에는 CUDA 컴퓨팅 역량 6.1 이상이 필요합니다(자세한 내용은 NVIDIA 웹사이트를 참조하십시오). Green 분류 도구의 High Detail 모드는 더 높은 사양의 GPU 메모리를 필요로 하여, 지원하는 GPU 메모리에 변경사항이 있습니다. The NVIDIA GeForce Titan V, Quadro GV100 and Tesla V100 include NVIDIA Tensor Cores. NVIDIA GeForce Titan V, Quadro GV100, Tesla V100에는 NVIDIA 텐서 코어가 포함됩니다. 표준 혹은 고급 보안 라이센스가 있는 경우, 텐서 코어가 있다면, Deep Learning 1.0.0은 자동으로 이를 활용합니다. Cognex Security Dongle에서 이 기능을 활성화하는 방법에 대해서는 Cognex 영업 담당자에게 문의하십시오.