gpu-optimizer

Expert GPU optimization for consumer GPUs with 8–24GB VRAM. Evidence-based patterns only.

| GPU model | (e.g., RTX 4080 Mobile, RTX 3090, RTX 4090) | | VRAM | (e.g., 12GB, 16GB, 24GB) | | CUDA version | (nvidia-smi → top-right) | | TDP / power limit | (laptop vs desktop affects sustained throughput) | | Driver version | (nvidia-smi → top-left) |

Key constraint: VRAM capacity determines which strategies apply. Patterns below are annotated with minimum VRAM requirements where relevant.

Optimización experta de GPU para GPU de consumo modernas (8-24 GB de VRAM). Utilice esta habilidad cuando necesite optimizar el entrenamiento de GPU, acelerar el código CUDA, reducir los errores de OOM, ajustar XGBoost para GPU, migrar NumPy a CuPy, hacer un modelo más rápido, administrar la memoria de la GPU, optimizar el uso de VRAM o comparar PyTorch. Cubre precisión mixta, puntos de control de gradiente, aceleración de GPU XGBoost, migración CuPy/cuDF, vectorización, torch.compile y diagnóstico. Solo GPU NVIDIA. Marcos PyTorch, XGBoost y RAPIDS. Fuente: mathews-tom/praxis-skills.