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Prismaxは、π0.5の推論に必要なVRAM使用量を約22GBから11.2GBまで削減し、RTX 5080や5070 Tiなどの16GB GPUでも実行可能にしました。 どのように実現されたか？ > 不要なFP32モデル初期化を削除。 > PyTorchモデルがコンパイル済みTensorRTエンジンとVRAMを共有しないように対応。 その結果：モデルの性能を犠牲にすることなく、VRAM使用量を約10GB削減。 これにより、デスクトップおよびノートPCハードウェア上で、高性能なπ0.5ロボティクス推論がより身近になりました。 @PrismaXai

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