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AWS IoT Greengrass Version 2 核心设备要求
为了在 AWS IoT Greengrass Version 2 核心设备上使用 Amazon Lookout for Vision 模型，您的模型对核心设备有各种不同的要求。
经过测试的设备、芯片架构和操作系统
我们预计 Amazon Lookout for Vision 将在以下硬件上运行：
CPU 架构
X86_64（64 位版本的 x86 指令集）
Aarch64（ARMv8 64 位 CPU）
（仅限 GPU 加速推理）具有足够内存容量的 NVIDIA GPU 加速器（一个运行中的模型至少需要 6.0 GB）。
Amazon Lookout for Vision 团队已在以下设备、芯片架构和操作系统上测试 Lookout for Vision 模型。
设备
| 设备 | 操作系统 | 架构 | Accelerator | 编译器选项 |
|---|---|---|---|---|
|
jetson_xavier (NVIDIA® Jetson AGX Xavier |
Linux |
NVIDIA |
|
|
|
g4dn.xlarge [配备 NVIDIA T4 Tensor Core GPU 的 EC2 实例 (G4) |
Linux |
NVIDIA |
|
|
|
g5.xlarge [配备 NVIDIA A10G Tensor Core GPU 的 EC2 实例 (G5) |
Linux |
NVIDIA |
|
|
|
c5.2xlarge（Amazon EC2 C5 实例 |
Linux |
CPU |
|
核心设备内存和存储
为了运行单个模型和 Amazon Lookout for Vision Edge Agent，您的核心设备需要满足以下内存和存储要求。您的客户端应用程序组件可能需要更多内存和存储。
存储：至少 1.5 GB。
内存：一个运行中的模型至少需要 6.0 GB。
必需的软件
核心设备需要具有以下软件。
Jetson 设备
如果您的核心设备是 Jetson 设备，则需要在核心设备上安装以下软件。
| 软件 | 支持的版本 |
|---|---|
|
Jetpack SDK |
4.4 到 4.6.1 |
|
Python 和适用于 Lookout for Vision Edge Agent 版本 1.x 的 Python 虚拟环境 |
3.8 或 3.9 |
X86 硬件
如果您的核心设备使用 x86 硬件，则需要在核心设备上安装以下软件。
CPU 推理
| 软件 | 支持的版本 |
|---|---|
|
Python 和适用于 Lookout for Vision Edge Agent 版本 1.x 的 Python 虚拟环境 |
3.8 或 3.9 |
GPU 加速推理
软件版本因您使用的 NVIDIA GPU 的微架构而异。
采用 Ampere 之前微架构的 NVIDIA GPU（计算能力低于 8.0）
采用 Ampere 之前微架构的 NVIDIA GPU（计算能力低于 8.0）所需的软件。gpu-code 必须小于 sm_80。
| 软件 | 支持的版本 |
|---|---|
|
NVIDIA CUDA |
10.2 |
|
NVIDIA TensorRT |
至少 7.1.3 且低于 8.0.0 |
|
Python 和适用于 Lookout for Vision Edge Agent 版本 1.x 的 Python 虚拟环境 |
3.8 或 3.9 |
采用 Ampere 微架构的 NVIDIA GPU（计算能力 8.0）
采用 Ampere 微架构的 NVIDIA GPU（计算能力为 8.0）所需的软件。gpu-code 必须是 sm_80。
| 软件 | 支持的版本 |
|---|---|
|
NVIDIA CUDA |
11.2 |
|
NVIDIA TensorRT |
8.2.0 |
|
Python 和适用于 Lookout for Vision Edge Agent 版本 1.x 的 Python 虚拟环境 |
3.8 或 3.9 |
