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Entrenamiento de Precisión Mixta
Entrenar redes neuronales usando una mezcla de aritmética de punto flotante de 16 bits (FP16 o BF16) y 32 bits (FP32) para reducir uso de memoria e incrementar rendimiento mientras se mantiene estabilidad de entrenamiento. Precisión mixta es estándar para entrenar modelos grandes de aprendizaje robótico en GPUs — reduce aproximadamente a la mitad el consumo de memoria y duplica el rendimiento comparado con entrenamiento completo en FP32.