Requisitos de hardware — AccuVideo
Guía de requisitos mínimos y recomendados para ejecutar AccuVideo en tu sistema.
Nota: AccuVideo incluye FFmpeg en el bundle para reencode de vídeos. Los vectores de búsqueda se almacenan en un DB gestionado externo. Los requisitos descritos abajo se refieren solo a la máquina local donde corre AccuVideo. El DB no consume recursos locales significativos (solo requiere conexión de red estable).
Aceleración GPU / CUDA (Windows): AccuVideo soporta aceleración NVIDIA CUDA opcional en Windows.
- Basic: incluye soporte CUDA de serie. Si se detecta una GPU NVIDIA compatible, la app ofrece activar el modo GPU y descarga bajo demanda un pequeño pack de DLLs empaquetadas (.zip).
- Pro: el build CUDA se distribuye como .zip aparte (>2 GB) alojado externamente (por el límite de tamaño por asset de GitHub). El enlace de descarga y su hash SHA-256 se publican en las notas de cada release de GitHub.
- CPU sigue siendo el modo por defecto en todas las plataformas y está totalmente soportado. MPS (Apple Silicon) y CUDA en Linux siguen en la hoja de ruta.
Windows
Requisitos mínimos
| Componente | Especificación |
|---|
| CPU | Intel Core i5 (8ª gen) / AMD Ryzen 5 2600 o superior |
| RAM | 8 GB DDR4 |
| GPU | Integrada (Intel UHD / AMD Radeon) basta para Basic en CPU. Aceleración NVIDIA CUDA opcional disponible en Basic si se detecta una GPU compatible (opt-in en la app + pack de DLLs empaquetadas) |
| Almacenamiento (SO + AccuVideo + modelos) | SSD 128 GB con al menos 50 GB libres |
| Almacenamiento (Vídeos) | Configurable — desde 50 GB (HDD o SSD) |
| Red | Ethernet o WiFi 2.4/5 GHz |
Requisitos recomendados
| Componente | Especificación |
|---|
| CPU | Intel Core i7 (10ª gen+) / AMD Ryzen 7 3700X o superior |
| RAM | 16 GB DDR4 |
| GPU | NVIDIA RTX 3060 12 GB / RTX 4060 8 GB / RTX 3060 Ti+ con soporte CUDA — recomendada para la indexación visual de Pro. El build CUDA de Pro es un .zip aparte (>2 GB) alojado externamente; enlace y hash SHA-256 publicados junto a cada release de GitHub |
| Almacenamiento (SO + modelos) | SSD NVMe 256 GB |
| Almacenamiento (Vídeos) | HDD 1-2 TB o SSD SATA — NVMe no aporta para reproducción |
| Red | Ethernet Gigabit (1 Gbps) o WiFi 5/6 |
Notas Windows
- PyTorch CPU vs CUDA: AccuVideo ya soporta ambos en Windows. CPU es el modo por defecto (siempre funciona, sin descargas extra). El modo CUDA requiere una GPU NVIDIA con ≥6 GB VRAM (Florence-2 cabe en 6 GB). En Basic el soporte CUDA viene de serie y descarga bajo demanda un pequeño pack de DLLs (.zip). En Pro, el build CUDA es un .zip aparte (>2 GB) alojado externamente.
- FFmpeg: incluido en el bundle AccuVideo — acelera reencode de vídeos.
- DB: servicio gestionado externo (no consume recursos locales). Requiere conexión de red estable.
- Modelos IA: BGE-M3 (~800 MB), Florence-2 (~2.6 GB), Whisper (~1.5 GB).
- Streaming LAN: para múltiples clientes, aumenta
WAITRESS_THREADS a 12-16.
macOS
Requisitos mínimos
| Componente | Especificación |
|---|
| CPU | Intel Core i5 (6ª gen+) / Apple Silicon M1 |
| RAM | 8 GB unificada |
| GPU | Integrada (Intel Iris / Apple Neural Engine) |
| Almacenamiento (SO + modelos) | SSD con 50 GB libres (macOS 12+) |
| Almacenamiento (Vídeos) | Configurable — desde 50 GB |
| Red | WiFi 2.4/5 GHz o Ethernet |
Requisitos recomendados
| Componente | Especificación |
|---|
| CPU | Apple Silicon M2 / M3 o Intel Core i7 (10ª gen+) |
| RAM | 16 GB unificada (M-series) o DDR4 (Intel) |
| GPU | Apple Neural Engine — MPS planificado para una versión futura; la versión actual corre en CPU |
| Almacenamiento (SO + modelos) | SSD 256 GB |
| Almacenamiento (Vídeos) | HDD externo USB-C 1-2 TB o SSD interno |
| Red | WiFi 5/6 o Ethernet Gigabit (adaptador) |
Notas macOS
- Apple Silicon (M1/M2/M3): PyTorch nativo + framework Accelerate → eficiente en CPU. MPS está planificado para una versión futura.
- Intel Mac: PyTorch x86_64 en CPU. El soporte para eGPU (AMD Radeon RX 6600 XT+) no está disponible en esta versión.
- Deployment target: x86_64 macOS 10.12+, ARM64 macOS 13.0+.
- FFmpeg: incluido en el bundle AccuVideo.
- Gestión térmica: M-series mantiene temperaturas bajas (~70°C con carga).
- Streaming remoto: WiFi 5/6 recomendado para múltiples clientes concurrentes.
Linux (Ubuntu 20.04+ / Debian 11+)
Requisitos mínimos
| Componente | Especificación |
|---|
| CPU | Intel Core i5 / AMD Ryzen 5 2600 o superior |
| RAM | 8 GB DDR4 |
| GPU | Integrada — toda la ingesta corre en CPU en esta versión |
| Almacenamiento (SO + modelos) | SSD 128 GB con 50 GB libres |
| Almacenamiento (Vídeos) | Configurable — desde 50 GB (HDD o SSD) |
| Red | Ethernet o WiFi |
Requisitos recomendados
| Componente | Especificación |
|---|
| CPU | Desktop: Core i7 / Ryzen 7. Servidor: Xeon Silver 4310+ / EPYC 7402+ |
| RAM | 16 GB (desktop) / 32 GB DDR4 ECC (servidor) |
| GPU | (Futuro) RTX 3060 12 GB / RTX 4060 (desktop). Servidor: NVIDIA L4, A4000 o RTX 4070 Ti+ — previsto para el soporte CUDA futuro; no se usa en la versión actual |
| Almacenamiento (SO + modelos) | SSD NVMe 256 GB |
| Almacenamiento (Vídeos) | HDD 2 TB+ o SSD SATA (RAID opcional en servidor) |
| Red | Ethernet 1 Gbps (desktop) / 2.5-10 Gbps (servidor con muchos clientes) |
Notas Linux
- CUDA: no soportado en esta versión — toda la ingesta corre en CPU. Cuando se añada CUDA,
nvidia-smi deberá reportar la GPU y se requerirá NVIDIA driver 525+.
- PyTorch: actualmente se usan binarios CPU. Los binarios con CUDA 12.4 se incorporarán cuando el soporte GPU esté disponible.
- FFmpeg: incluido en el bundle AccuVideo.
- DB: servicio gestionado externo. Acceso por endpoint HTTPS configurado en la app.
- Multithreading: para servidor con 6+ clientes concurrentes, usa
WAITRESS_THREADS=20+.
- Monitoreo:
htop para supervisar CPU y RAM (nvidia-smi dmon solo será útil cuando exista soporte GPU).
Comparativa rápida
Ingesta de vídeos (transcripción + embedding) — solo CPU
| Operación | Tiempo estimado (config recomendada) |
|---|
| Vídeo 1h (audio) | 16-24 min (CPU) |
| Vídeo 1h (visual) | ~15h 15min (extrapolado) |
| Película 80 min (visual) | ~20h 20min (medición real en hardware recomendado) |
| Batch 10 vídeos × 1h (visual) | ~152h 30min (~6.4 días) |
| Batch 10 vídeos × 1h (solo audio) | ~3h (CPU) |
Nota procesado visual: el modelo Florence-2 analiza frame a frame en CPU, lo que resulta en tiempos muy elevados incluso en hardware potente. El modo CUDA (Basic con el pack de DLLs opcional, o el build CUDA de Pro) suele recortar estos tiempos en un orden de magnitud con una GPU NVIDIA de gama media. Para ejecuciones en CPU puro, considera limitar el análisis visual a vídeos clave o ejecutarlo en lotes nocturnos.
Requisitos de RAM en ejecución
| Fase | Consumo típico |
|---|
| App idle (sin vídeos cargados) | 300-500 MB |
| Búsqueda embeddings (acceso a DB remoto) | 200-400 MB (local) |
| Reencode 1 vídeo simultáneamente | +800 MB - 1.5 GB |
| 5 clientes reproduciendo simultáneamente | Base + 2-3 GB |
Recomendaciones por caso de uso
Usuario individual (1-2 clientes)
Configuración recomendada: mínima.
- Laptop/desktop con config mínima es suficiente.
- Ingesta nocturna (batch processing).
- SSD para SO + modelos; HDD para vídeos.
Equipo pequeño (3-5 clientes concurrentes)
Configuración recomendada: recomendada (solo CPU).
- Desktop/mini-PC con CPU i7+ (la GPU dedicada no aporta en esta versión; será relevante cuando llegue CUDA).
WAITRESS_THREADS = 12-14.- 16 GB RAM mínimo.
- SSD NVMe para modelos; HDD para vídeos.
Empresa / escuela (10+ clientes concurrentes)
Configuración recomendada: servidor Linux (CPU potente).
- Servidor con CPU Xeon Silver / Scalable o Ryzen EPYC — la ingesta corre en CPU, así que prioriza núcleos y frecuencia.
- 32+ GB RAM (ECC recomendado para servidor 24/7).
- HDD/SSD para vídeos; NVMe solo para SO + modelos.
- Load balancer si hay múltiples servidores.
- (Futuro) GPUs NVIDIA L4, A4000, RTX 4070 Ti+ o RTX 4090 (24 GB VRAM) serán recomendables cuando el soporte CUDA esté disponible. A100/H100 quedará reservado para ingesta visual masiva en paralelo en datasets muy grandes.
Checklist de setup
Antes de instalar AccuVideo, verifica:
- Almacenamiento: SSD con ~50 GB libres (SO + modelos + caché temporal).
- RAM libre: mínimo 6 GB disponible durante ingesta.
- Conexión de red: estable para acceder al DB gestionado y streaming LAN.
- Permisos: acceso RW a carpeta de vídeos.
- GPU: no imprescindible — el modo CPU siempre funciona. Para la aceleración CUDA opcional en Windows: se recomienda GPU NVIDIA con ≥6 GB VRAM y driver 525+. Basic activa CUDA con opt-in dentro de la app (descarga un pack de DLLs empaquetadas); el Pro CUDA es un .zip aparte (>2 GB) externo enlazado desde cada release de GitHub.
Soporte
¿Dudas sobre tu configuración?
- Windows: envía salida de
systeminfo.
- macOS: envía salida de
system_profiler SPHardwareDataType.
- Linux: envía salida de
lscpu, free -h.
Contacto: usa el formulario Contacta en la web de AccuVideo.
