Системные требования CapMonster2

Минимальные требования

Процессор: Intel или AMD, 2 ядра, не менее 2,2 Ггц каждое ядро
RAM: не меньше 2048 Мб
Видеокарта: любая
Свободного места на жестком диске: 1024 Мб
Операционная система: Windows 7 и более поздние версии (Server Core не поддерживается)
.Net Framework не ниже 4.6.2
Visual C++ redistributable 2015 x86 или x64 в зависимости от битности операционной системы
Права администратора для установки и запуска программы
Интернет: обязательно

Рекомендуемые требования

Процессор: Intel или AMD, 4+ ядра, не менее 3,1 Ггц каждое ядро
RAM: 4 Гб
Видеокарта: Nvidia GeForce с поддержкой CUDA (список на официальном сайте)
Свободного места на жестком диске: 2048 Мб+.
Операционная система: Windows 7 64-бит и более поздние версии (Server Core не поддерживается)
.Net Framework не ниже 4.6.2
Visual C++ redistributable 2017
Права администратора для установки и запуска программы
Интернет: обязательно


Примечания

При использовании программы на виртуальных системах, настоятельно рекомендуем включать аппаратную виртуализацию.

При программной виртуализации используются низкоуровневые инструкции, что вызовет замедление распознавания в десятки раз.

Также, если Ваша виртуальная система поддерживает технологию виртуализации VT-d, то рекомендуется использовать именно этот стандарт.

Видеокарта может использоваться для распознавания локальных каптч, экономит до 40% загрузки процессора (зависит от CPU и GPU), а также даёт прирост скорости распознавания в зависимости от модели видеокарты.

CapMonster2 поддерживает видеокарты Nvidia совместимые с CUDA, список на официальном сайте. Для данной видеокарты должна быть установлена последняя версия драйверов. При выборе видеокарты обратите внимание на количество CUDA-ядер, размер и битность памяти.

Для примера, с использованием видеокарты Nvidia GeForce GTX 750 распознавание будет быстрее на 5-15%, по сравнению с использованием только CPU (процессор 4-х ядерный Intel Core i5 3,1 Ггц) при стабильной нагрузке каптч разных типов. Восьми-ядерный Xeon уже выиграет в производительности у данной видеокарты, но ресурсы CPU, как вычислительную нагрузку, так и память Вы всё равно сэкономите.

Но отдельно покупать сверхмощную видеокарту только под использование CapMonster2 мы не рекомендуем, поскольку программа не использует все ресурсы видеокарты на полную. У Вас не получится перевести все процессы софта на GPU, т.к. часть обработки всё равно будет выполняться на процессоре. Кроме того, Вы просто не сможете использовать все возможности видеокарты на небольших по размеру локальных каптчах.

Рекомендуется покупать порционно, постепенно увеличивая их количество и тестируя работу программы. Даже мощное железо не всегда позволяет обеспечить распознавание сложных каптч в несколько сотен потоков. К примеру, при отправке каптч на сервер, скорость обработки большого количества запросов будет зависеть от сетевого оборудования и нагрузки на сеть, а также способности софта, с которого отправляются каптчи, поддерживать множество соединений. Может возникнуть такая ситуация, что сеть будет висеть, перегруженная запросами, а мощный процессор сервера будет простаивать.

В настройках распознавания CapMonster2 есть опция Использовать адаптивную систему установки степени параллельности. Если Вы распознаёте большое количество каптч разнообразных типов или нагрузка на CapMonster2 нестабильна, то использование этой опции поможет Вам экономить использование оперативной памяти, оптимизировав количество выделенной памяти для модулей, как с высокой, так и с низкой нагрузкой.

Не рекомендуем использовать эту настройку, в случаях когда Вы распознаёте один или два типа каптч с постоянной нагрузкой, поскольку в этом случае использование адаптивной системы может понизить производительность распознавания.

Важно учитывать, что база каптч постоянно пополняется, то есть новые модули автоматически загружаются к Вам на компьютер, поэтому необходимо постоянное наличие свободного места на жестком диске.