Réponse rapide
Un GPU accélère certains entraînements robotiques en exécutant de nombreuses opérations matricielles en parallèle, notamment pour vision, simulation ou réseaux profonds, lorsque données et modèle s’y prêtent.
Un GPU n’accélère pas tout le robot
Transferts, mémoire et calcul irrégulier peuvent annuler le gain. Gardez contrôle et sécurité sur une voie adaptée et mesurez la chaîne complète.
Identifier le calcul
Convolutions, tenseurs, lots et simulations parallèles bénéficient souvent du GPU, tandis que contrôle et logique irrégulière peuvent rester sur CPU.
Mesurer le gain
Comparez temps, mémoire, transfert, précision, énergie, coût et utilisation réelle sur données et modèle ciblés.
Préparer le déploiement
Un modèle entraîné sur GPU doit être validé sur l’accélérateur ou le calcul embarqué qui exécutera réellement l’inférence.
Sources et références
- [1] CUDA C Programming Guide — NVIDIA
- [2] PyTorch Documentation — PyTorch