Qu'est-ce que gpu-optimizer ?
Optimisation experte du GPU pour les GPU grand public modernes (8 à 24 Go de VRAM). Utilisez cette compétence lorsque vous devez optimiser la formation du GPU, accélérer le code CUDA, réduire les erreurs de MOO, régler XGBoost pour le GPU, migrer NumPy vers CuPy, accélérer un modèle, gérer la mémoire GPU, optimiser l'utilisation de la VRAM ou comparer PyTorch. Couvre la précision mixte, les points de contrôle de gradient, l'accélération GPU XGBoost, la migration CuPy/cuDF, la vectorisation, torch.compile et les diagnostics. GPU NVIDIA uniquement. Frameworks PyTorch, XGBoost et RAPIDS. Source : mathews-tom/praxis-skills.