Prismax telah mengurangi penggunaan VRAM inferensi π0.5 dari

Jason2026/11/10 07:25:05

Prismax telah mengurangi penggunaan VRAM inferensi π0.5 dari sekitar 22 GB menjadi hanya 11,2 GB, sehingga dapat dijalankan pada GPU 16 GB seperti RTX 5080 dan 5070 Ti. Bagaimana hal ini dicapai? > Menghilangkan inisialisasi model FP32 yang tidak perlu. > Mencegah model PyTorch menempati VRAM bersamaan dengan engine TensorRT yang telah dikompilasi. Hasilnya: penggunaan VRAM berkurang hampir 10 GB tanpa mengorbankan model. Ini membuat inferensi robotika π0.5 berperforma tinggi lebih mudah diakses pada perangkat desktop dan laptop. @PrismaXai

Sumber:Tampilkan versi asli

Penafian: Informasi pada halaman ini mungkin telah diperoleh dari pihak ketiga dan tidak mencerminkan pandangan atau opini KuCoin. Konten ini disediakan hanya untuk tujuan informasi umum, tanpa representasi atau jaminan apa pun, dan tidak dapat ditafsirkan sebagai saran keuangan atau investasi. KuCoin tidak bertanggung jawab terhadap segala kesalahan atau kelalaian, atau hasil apa pun yang keluar dari penggunaan informasi ini. Berinvestasi di aset digital dapat berisiko. Harap mengevaluasi risiko produk dan toleransi risiko Anda secara cermat berdasarkan situasi keuangan Anda sendiri. Untuk informasi lebih lanjut, silakan lihat Ketentuan Penggunaan dan Pengungkapan Risiko.