# Requisitos del PC de entrenamiento

Los siguientes requisitos describen el sistema sugerido para el PC de desarrollo y entrenamiento de la aplicación ViDi.

- USB 2.0

  Puerto USB para una conexión permanente de la llave de seguridad USB (que contiene la licencia de entrenamiento) a través de USB 2.0.

  Nota:

  El software VisionPro, Designer y ViDi requiere que haya instalada una llave de seguridad USB válida durante todas las fases de funcionamiento. Cualquier intento de retirar, sustituir o compartir una llave de seguridad USB temporalmente puede hacer que su sistema funcione incorrectamente y provocar una pérdida de datos.

  Si se configura ViDi para la funcionalidad de cliente/servidor y se ha configurado un ordenador como servidor, la llave de seguridad USB deberá estar conectada al servidor, pero el equipo o equipos clientes no necesitarán la llave de seguridad USB.

- CPU

  Al seleccionar una CPU, con una mayor velocidad de reloj de la CPU y procesadores multinúcleo mejorará el tiempo de ejecución de la herramienta. Si su aplicación se basará en la herramienta de localización azul, será más sensible a las velocidades de reloj, sobre todo con aplicaciones para coincidencia de modelos complejos.

- Memoria del sistema (RAM)

  Cuando vaya a seleccionar la RAM del sistema, elija la mayor de las siguientes opciones:

  - La suma de toda la memoria de GPU; por ejemplo, si tiene cuatro GPU NVIDIA GeForce® RTX™ 2080 Ti, con 11 GB de memoria cada una, el PC debe tener 44 GB de RAM.
  - La RAM debería tener una vez y media el tamaño del espacio de trabajo típico. Por ejemplo, si su espacio de trabajo típico es de 20 GB, el PC debe tener un mínimo de 30 GB de RAM.

- Almacenamiento del sistema

  Cognex recomienda el uso de una unidad de estado sólido (SSD), con una cantidad mínima de espacio libre que doble el tamaño del espacio de trabajo típico, multiplicado por el número de usuarios simultáneos.

- GPU

  Cognex recomienda una GPU compatible con NVIDIA® CUDA®. Al seleccionar una GPU, una unidad con mayor frecuencia de reloj del núcleo, núcleos CUDA y núcleos Tensor se plasmará en velocidades de cálculo más rápidas. Por ello, Cognex recomienda encarecidamente el uso de las GPU Quadro y Tesla de NVIDIA por las siguientes razones:

  - Estas GPU admiten el modo Tesla Compute Cluster (TCC) optimizado para proceso.
  - Estas GPU están diseñadas y probadas para funcionar en ciclo de trabajo continuo.
  - Estas GPU se someten a rigurosas pruebas y cualificaciones por parte de NVIDIA.