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.

Ottimizzazione GPU esperta per le moderne GPU consumer (VRAM da 8-24 GB). Utilizza questa competenza quando devi ottimizzare l'addestramento della GPU, velocizzare il codice CUDA, ridurre gli errori OOM, ottimizzare XGBoost per GPU, migrare NumPy su CuPy, rendere un modello più veloce, gestire la memoria GPU, ottimizzare l'utilizzo della VRAM o eseguire il benchmark di PyTorch. Copre precisione mista, checkpoint del gradiente, accelerazione GPU XGBoost, migrazione CuPy/cuDF, vettorizzazione, torch.compile e diagnostica. Solo GPU NVIDIA. Framework PyTorch, XGBoost e RAPIDS. Fonte: mathews-tom/praxis-skills.