GPU 选择指南

VisionPro Deep Learning4.0 支持所有启用 NVIDIA® CUDA® 且计算能力为 6.1 及更高的 GPU。有关 GPU 计算能力的更多信息，请参阅 NVIDIA 网站。

Cognex 建议选择具有更高核心时钟频率、更高内存以及更多 CUDA 核心和 Tensor 核心的 NVIDIA® GPU，因为这些型号可提供更快的计算速度。

注意： 要使用高于 546.01 的 GPU 驱动程序版本，您需要在 NVIDIA 控制中心中禁用系统回退设置。请参见禁用共享 GPU 内存。

测试的 GPU 型号

以下列表包括 Cognex 测试过的 GPU 型号。Cognex 旨在支持最常见的 GPU 系列，但我们不会测试每个型号。如果 GPU 型号满足计算能力要求，则可以使用它。Cognex 客户使用除非常新的型号之外的最常见的 GPU，即使这些 GPU 尚未经过 Cognex 的测试。

  • NVIDIA® GeForce® GTX 1060 6 GB

  • NVIDIA® GeForce® GTX 1080

  • NVIDIA® GeForce® GTX 1080 Ti

  • NVIDIA® GeForce® RTX 2080 Ti

  • NVIDIA® GeForce® RTX 3080

  • NVIDIA® GeForce® RTX 3080 Ti

  • NVIDIA® GeForce® RTX 3090

  • NVIDIA® GeForce® RTX 4080

  • NVIDIA® GeForce® RTX 4090

  • NVIDIA® Quadro® P4000

不推荐的 GPU 型号

Cognex 不推荐以下 GPU 型号，因为它们的性能较低且训练关闭 训练是您的工具（神经网络）根据您的标注学习特征（像素）的过程。例如，工具将根据您绘制的缺陷/正常标注，学习每个图像中的缺陷/正常像素。工具训练的目标是充分学习，能够对未见过的图像是否缺陷给出正确的检测结果。训练的关键是确保将所有可能的变化都包括在训练集中，并且图像被正确标注。训练时间因应用程序、工具设置以及用于训练网络的 PC 中的 GPU 而异。时间较长，原因不明：

  • NVIDIA® GeForce® GTX 1650

  • NVIDIA® GeForce® GTX 1660