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Entraînement en précision mixte
Entraîner des réseaux de neurones en utilisant un mélange d'arithmétique en virgule flottante 16 bits (FP16 ou BF16) et 32 bits (FP32) pour réduire l'utilisation de mémoire et augmenter le débit tout en maintenant la stabilité de l'entraînement. La précision mixte est standard pour l'entraînement de grands modèles d'apprentissage robotique sur GPU — elle réduit approximativement de moitié la consommation de mémoire et double le débit par rapport à l'entraînement complet en FP32.