Prismax ने π0.5 निष्कर्षण के लिए VRAM उपयोग को ~22 GB से घटाकर केवल 11.2 GB कर दिया है, जिससे RTX 5080 और 5070 Ti जैसे 16 GB GPU पर इसे उपलब्ध कराना संभव हो गया है। इसे कैसे प्राप्त किया गया? > अनावश्यक FP32 मॉडल इनिशियलाइजेशन को हटा दिया गया। > PyTorch मॉडल्स को TensorRT इंजन के साथ VRAM पर कब्जा करने से रोका गया। परिणाम: मॉडल की गुणवत्ता को बिना प्रभावित किए VRAM उपयोग में लगभग 10 GB की कमी। इससे डेस्कटॉप और लैपटॉप हार्डवेयर पर उच्च प्रदर्शन वाले π0.5 रोबोटिक्स निष्कर्षण को अधिक सुलभ बनाया गया है। @PrismaXai
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