Binawasan ni Prismax ang paggamit ng VRAM sa π0.5 inference

Jason2026/11/10 07:25:05

I-share

Binawasan ni Prismax ang paggamit ng VRAM sa π0.5 inference mula sa ~22 GB patungo sa 11.2 GB lamang, na nagdadala nito sa sakop ng mga GPU na may 16 GB tulad ng RTX 5080 at 5070 Ti. Paano ito natamo? > Ipinaglaban ang hindi kinakailangang FP32 model initialization. > Ipinigil ang pagkuha ng VRAM ng mga modelong PyTorch kasama ang mga compiled TensorRT engines. Ang resulta: halos 10 GB mas kaunting paggamit ng VRAM nang hindi pinapawi ang modelo. Ginagawang mas accessible ang high-performance π0.5 robotics inference sa desktop at laptop hardware. @PrismaXai

Source:Ipakita ang original

Disclaimer: Ang information sa page na ito ay maaaring nakuha mula sa mga third party at hindi necessary na nagre-reflect sa mga pananaw o opinyon ng KuCoin. Ibinigay ang content na ito para sa mga pangkalahatang informational purpose lang, nang walang anumang representation o warranty ng anumang uri, at hindi rin ito dapat ipakahulugan bilang financial o investment advice. Hindi mananagot ang KuCoin para sa anumang error o omission, o para sa anumang outcome na magreresulta mula sa paggamit ng information na ito. Maaaring maging risky ang mga investment sa mga digital asset. Pakisuri nang maigi ang mga risk ng isang produkto at ang risk tolerance mo batay sa iyong sariling kalagayang pinansyal. Para sa higit pang information, mag-refer sa aming Terms ng Paggamit at Disclosure ng Risk.