Pourquoi la mémoire d’un GPU peut-elle limiter un entraînement robotique ?

Débordement mémoire peut interrompre l’inférence

Mesurez pics, fragmentation et durée d’exécution et prévoyez configuration réduite, surveillance et repli avant saturation.

Décomposer l’occupation

Mesurez paramètres, précision, batch, séquence, augmentations, cache, bibliothèques et fragmentation plutôt qu’un modèle seul.

Réduire sans déformer

Diminuez lot ou résolution, utilisez précision mixte, accumulation ou modèle adapté et contrôlez l’effet sur apprentissage.

Surveiller l’exécution

Journalisez mémoire, erreurs, température et transferts et refusez une configuration qui échoue seulement après longue durée.