硬件平台

实验一：百万向量检索（数据来自 SIFT1B ）
实验二：亿级向量检索（数据来自 SIFT1B ）
扩展实验：十亿向量检索（ SIFT1B ）
边缘部署：ARM 平台

实验一：百万向量检索（数据来自 SIFT1B ）

经实测，以下硬件配置可顺利完成实验。

Component	Minimum Config
OS	Ubuntu LTS 18.04
CPU	Intel Core i5-8250U
GPU	Nvidia GeForce MX150, 2GB GDDR5
GPU Driver	CUDA 10.1, Driver 418.74
Memory	4 GB DDR4 ( 2400 Mhz ) x 2
Storage	NVMe SSD 256 GB

实验二：亿级向量检索（数据来自 SIFT1B ）

经实测，以下硬件配置可顺利完成实验。实验中约需要消耗 15 GB 内存。

Component	Minimum Config
OS	Ubuntu LTS 18.04
CPU	Intel Core i7-8700
GPU	Nvidia GeForce GTX 1060, 6GB GDDR5
GPU Driver	CUDA 10.1, Driver 418.74
Memory	16 GB DDR4 ( 2400 Mhz ) x 2
Storage	SATA 3.0 SSD 256 GB

扩展实验：十亿向量检索（ SIFT1B ）

经实测，以下硬件配置可顺利完成实验。实验中约需消耗 140 GB 内存。

Component	Minimum Config
OS	CentOS 7.6
CPU	Intel Xeon E5-2678 v3 @ 2.50GHz x 2
GPU	Nvidia GeForce GTX 1080, 8GB GDDR5 x 2
GPU Driver	CUDA 10.1, Driver 418.74
Memory	256 GB
Storage	NVMe SSD 2 TB

边缘部署：ARM 平台

经实测，以上硬件配置可顺利完成百万人脸向量库（ 512维向量，FP32 ）检索。

Component	Minimum Config
OS	Ubuntu LTS 18.04.2
CPU	Quad-core ARM Cortex-A57 @ 1.43GHz
Memory	4GB 64-bit LPDDR4 @ 1600MHz ( 25.6 GB/s )
Storage	16 GB eMMC 5.1 Flash

注意： Arm 平台上的实验不包含在本在线训练营之中。如果想了解详情，请联系我们。