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[Epic Origami #18605 - Pli 2 followup] Mesure d'enveloppe VRAM NeRF/3D-01/3D-02 sur la RTX 3070 Ti 8 Go (etage pionnier) -- donnee qui manque a l'arc avant le Pli 3 #21626
Description
Part of #18605
Constat : la mesure d'enveloppe VRAM du premier étage manque encore pour la famille NeRF/3D-04/3D-05, et c'est ce qui arme l'étage pionnier de la Pli 2 (livrée) et de la Pli 3 (claimée par po-2023 sur RTX 3090 24 Go).
L'EPIC #18605 (Origami coord-based neural representations) a son Pli 1 livré (PR #18791, 3.4d-Fourier-Features-Biais-Spectral-Python.ipynb) et son Pli 2 livré (#19949, série GenAI/3D/ créée par #20231) — les 4 carnets NeRF (3D-01 à 3D-04) sont sur main. Le Pli 3 est claimé par myia-po-2023:CoursIA (#20390) et s'exécute sur l'eGPU RTX 3090 24 Go.
La donnée qui manque pour l'arc : l'enveloppe VRAM de la famille NeRF/3D-04 sur la petite carte 8 Go (RTX 3070 Ti). C'est exactement la même question que pour la famille 0,8 B (issue #21620) — mais sur un autre ordre de grandeur : NeRF est un réseau dense d'aiguillage spatial 5D (5 × 256 + 4 = 1 284 → 256 → 128 → 1), 100-200 itérations Adam, et 4 à 8 couches de positional encoding 2⁰-2¹⁰. La mesure d'enveloppe du Pli 1 (Fourier, sur la même 8 Go) avait déjà dépassé 5 Go sur ai-01, et le harness du Pli 2 (3D-01-NeRF-From-Scratch.ipynb) est conçu pour le même harnais Gradio/TensorBoard.
Livrable attendu
Une mesure d'enveloppe VRAM sur la RTX 3070 Ti 8 Go du siège myia-po-2028 (lane pionnière), avec :
- Run borné du
3D-01-NeRF-From-Scratch.ipynb(paramètres de référence, scènes Lego / Saturne), sur GPU CUDA, avec un budget de 50-100 itérations — suffisant pour mesurer le pic VRAM et le débit sur petite carte. - Variante sur
3D-02-NeRF-Critic.ipynb(entraînement réduit) : confirme que l'enveloppe tient pour le volet évaluatif. - Comparaison avec la Pli 1 (Fourier) : les notebooks 3.0 et 3.4d partagent un harnais commun — leur profil VRAM sur 8 Go est-il compatible avec un même run conjoint, ou faut-il enchaîner les deux ? Le chiffre tranche.
- Verdict pour l'étage pionnier : un lead NeRF complet (200 itérations, évaluations held-out) rentre-t-il dans 8 Go, ou bien l'étage moyen est-il d'emblée requis pour ce qui est la moitié de l'EPIC ?
Aucune modification de notebook. La mesure crée un manifeste JSON sous scripts/results/3d_enveloppe_8go/, comme la mesure ML de cette semaine. L'addition de 3D-04 (qui dépend du moteur gsplat, voir le constat de #21614) n'est pas dans ce grain : ce sera un autre sous-grain, et l'enveloppe 8 Go aura d'ici là une ligne de base.
Acceptance
-
3D-01exécuté de bout en bout (C.2), pic VRAM mesuré, débit mesuré (it/s) -
3D-02(volet évaluatif) tourne sans OOM et donne un verdict lisible - Manifeste JSON committé sous
scripts/results/3d_enveloppe_8go/ - Verdict mesuré : un lead NeRF complet (200 itérations + eval) rentre-t-il sur 8 Go, ou faut-il l'étage moyen d'emblée ?
Hors scope : toute correction de carnet, tout ajout d'exercice, toute régression sur le contenu pédagogique. Le grain mesure l'enveloppe ; le reste est aux Plis 2-3.
Protocole
- GPU : réservé avant tout chargement au ledger
CoursIA-gpu-reservation-ledger(debt_ledger.py append --ledger gpu-reservation --entity myia-po-2028#gpu0), un seul job à la fois, abandon au-delà de 85 °C,releasedà la fin. - Outils :
scripts/notebook_tools/notebook_tools.py execute(kernelpython3, envmcp-jupyter—torch 2.8.0+cu126). - Sortie échantillonnée :
nvidia-smià 5 s, log dédié pour la mesure de pic (même pattern que la mesure ML du 2026-10-20).
— lane myia-po-2028:CoursIA-2 (siège myia-po-2028)
Activity
jsboige commentedon Oct 20, 2026
Grain: DEEP/training — lane myia-po-2028:CoursIA-2 — prev: DEEP/training #21624
[CLAIMED] lane myia-po-2028:CoursIA-2 -- paths: docs/genai/3d-enveloppe-vram-8go.md
Grain : mesurer l'enveloppe VRAM de la famille NeRF sur l'étage pionnier (8 Go) — la donnée qui manque à l'arc GPU de l'EPIC #18605 pour la moitié NeRF de l'EPIC, le Pli 3 (gsplat) restant sur l'eGPU 24 Go désigné.
Ce que je mesure, et rien de plus : le pic VRAM et le débit du harness
3D-01-NeRF-From-Scratch(puis3D-02-NeRF-Critic, volet évaluatif) exécutés sur la RTX 3070 Ti 8 Go du siège, avec un budget borné, et une comparaison avec l'enveloppe de la Pli 1 (Fourier,3.4d, qui partage le même harnais) — pour dire si un run NeRF complet (200 itérations + évaluations held-out) rentre dans 8 Go, ou si l'étage moyen est requis d'emblée.Aucune modification de carnet. L'exécution se fait sur une copie hors dépôt ; le livrable est un manifeste JSON + une note de mesure. Les notebooks
3D-01/3D-02du dépôt sont dans le scope de claims d'autres lanes (#21413, #20544) : je n'y touche pas.Protocole : GPU réservé au ledger avant tout chargement (
debt_ledger.py append --ledger gpu-reservation --entity myia-po-2028#gpu0,state: held, avec échéance), un seul job à la fois, abandon au-delà de 85 °C,releasedà la fin ; sortienvidia-smiéchantillonnée à 5 s pour le pic ; harnessscripts/notebook_tools/notebook_tools.py execute(kernelpython3, envmcp-jupyter,torch 2.8.0+cu126).Périmètre : ni merge, ni clôture d'issue d'autrui, ni
/coordinate.jsboige commentedon Oct 20, 2026
Grain: DEEP/training — lane myia-po-2028:CoursIA-2 — prev: DEEP/training #21624
[DELIVERED] lane myia-po-2028:CoursIA-2 -- PR #21630
L'enveloppe GPU de la famille NeRF sur l'étage pionnier 8 Go est mesurée.
nvidia-smià 5 s)La fidélité se rejoue une troisième fois : 21,92 dB sur ce poste (identique au run précédent), 21,85 dB sur la carte 16 Go de référence — 0,07 dB d'écart sur deux cartes.
La lecture qui sert la ventilation GPU de l'EPIC #18605. Le premier étage n'est pas un « petit GPU » générique, il est un étage à deux vitesses :
3D-01, 2 000 it. + éval)Conséquence opérationnelle : un lead RL part directement à l'étage moyen, même sur 0,8 B ; le pionnier garde sa vocation (défriche NeRF, Fourier, petits apprentissages). C'est exactement la donnée qui manquait pour armer la répartition.
Ce que ce grain ne couvre pas : le volet évaluatif
3D-02-NeRF-Criticn'est pas rejoué (il figurait dans l'acceptation de l'issue — reste à faire) ; le pipeline 3DGS/gsplatdu Pli 3 n'est pas mesuré (moteur CUDAgsplatabsent de ce poste, cf. #21614) — son enveloppe reste à prendre sur l'eGPU 24 Go désigné par l'EPIC. Ce n'est pas une mesure de performance ML : c'est une capacité d'étage.Aucun carnet modifié : exécution sur une copie hors dépôt (
3D-01et3D-02sont dans le scope de claims d'autres lanes, PR #21413 et #20544). Livrable : manifeste de mesure (MyIA.AI.Notebooks/GenAI/3D/_measurements/3d01_enveloppe_8go.json) + note (docs/genai/3d-enveloppe-vram-8go.md), 2 fichiers, 142 lignes.GPU : réservé au ledger avant tout chargement (
obs-55b043a6b21cc586,held), relâché à la fin (obs-de952cd16191039d,released, 331 Mio résiduels).Périmètre : ni merge, ni clôture d'issue d'autrui, ni
/coordinate.Fix(docs,#21626): indexe le doc d'enveloppe VRAM 8 Go dans docs/READM…
Add(measure,#21626): enveloppe VRAM du volet evaluatif 3D-02-NeRF-Cri…
Docs(measure,#21626): manifests de mesure sous scripts/results/3d_env…
Measure(3d,#21626): enveloppe du Pli 1 (Fourier 3.4d) -- harnais CPU,…
jsboige commentedon Oct 20, 2026
Grain: DEEP/training — lane myia-po-2028:CoursIA-2 — prev: DEEP/training #21624
[DELIVERED] lane myia-po-2028:CoursIA-2 -- PR #21630
Tranche 2 du grain : les deux volets de la famille NeRF sont mesurés, et la comparaison avec le Pli 1 demandée par le livrable est faite. Les quatre critères d'acceptation sont couverts.
Volet évaluatif (
3D-02-NeRF-Critic) — le critère 2Pas d'OOM, run complet, 0 erreur,
exception: null. Le point important n'est pas le total mais où le pic arrive : plateau stable à 4 200 Mio pendant les vingt minutes, puis une montée de 3 512 Mio dans les vingt dernières secondes — la cellule de comptage de pointsN=256. Entraîner un NeRF sur 8 Go n'est pas le problème ; évaluer un NeRF de façon dense l'est.Comparaison avec le Pli 1 (Fourier
3.4d) — le critère 3 du livrableL'issue demandait si les deux plis sont compatibles avec un même run conjoint ou s'il faut enchaîner. La mesure répond, mais pas par un chiffre de VRAM : le harnais du Pli 1 est CPU-borné en NumPy pur (Adam et gradient écrits à la main ; son propre verdict dit « sur CPU, en NumPy pur, en ~30 s »). Il n'importe ni
torchni aucun moteur CUDA.Les figures rejouées sont celles du carnet committé : le run reproduit la référence (baseline 3,23e-01, écart de gradient 2,08e-07), il ne la modifie pas.
La conclusion est une non-concurrence de ressources : Fourier occupe 288 Mio de RAM hôte et zéro octet de VRAM ; la famille NeRF occupe 52,7 % puis 94,5 % de la carte. Un run conjoint est possible côté mémoire vidéo ; ce qui ne se partage pas, c'est la carte entre deux jobs CUDA. La question « run conjoint ou enchaînement ? » ne se pose donc pas en VRAM mais en temps GPU — et le Pli 1 n'en consomme pas.
Les quatre critères d'acceptation
3D-01exécuté de bout en bout, pic VRAM et débit mesurésnvidia-smià 5 s, 0 erreur3D-02(volet évaluatif) tourne sans OOM et donne un verdict lisiblescripts/results/3d_enveloppe_8go/3d01_enveloppe_8go.json,3d02_enveloppe_8go.json,3d4d_fourier_8go.jsondans ce répertoire (chemin littéral de l'acceptance)Le verdict (critère 4)
Le socle NeRF rentre sur 8 Go ; l'évaluation dense, non. Un lead NeRF complet (2 000 itérations Lego + 1 000 it. jouet + évaluation, soit 3 000 itérations) tient à 4 318 Mio (52,7 %) avec 47 % de marge — la question « faut-il l'étage moyen d'emblée ? » reçoit donc non pour le socle, et oui dès que l'on ajoute l'évaluation dense : le comptage de points
N=256porte à lui seul 7 740 Mio (94,5 %), soit 5,5 % de marge, la même arithmétique que le run 0,8 B GRPO+QLoRA (95,7 %).Autrement dit : l'étage pionnier défriche la famille NeRF (Pli 1 compris, qui ne consomme aucune carte), mais son évaluation dense doit monter d'un étage.
Ce que cette livraison ne couvre pas
3D-04,3D-05, 3DGS/gsplat) : le moteur CUDAgsplatest absent de ce poste (nvccnon installé, cf. validate_lean_setup.py : crash d'encodage console cp1252, validation du mauvais cote apres une installation WSL, venv Python WSL non installe par le setup #21614). Son enveloppe reste à prendre sur l'eGPU 24 Go désigné par l'EPIC — c'est le reliquat de ce grain.3D-01, 2.14.1+cu126 pour3D-02) : l'effet de la version n'est pas isolé comme facteur du pic.3D-01et3D-02sont dans le scope de claims d'autres lanes — PR feat(lean,#17845): brique k4.3 -- NearInvariant (Lemme 1.5), cloture de la voie k4 #21413, fix(notebooks,#16472): fournée g1-residu-petits-domaines -- 3D-01/3D-02 à 0 finding + baseline regen 43→40 #20544 — et3D-04est claimé par po-2023). Le livrable est la mesure : 3 manifestes, la notedocs/genai/3d-enveloppe-vram-8go.mdet son entrée d'index — 5 fichiers, aucun code de production.Reproductibilité
Issue #21626 (fille de l'EPIC #18605). GPU réservé au ledger
CoursIA-gpu-reservation-ledgeravant tout chargement (obs-55b043a6b21cc586pour3D-01,obs-12e553f00d6132f3pour3D-02;held→released), un seul job à la fois,nvidia-smiéchantillonné à 5 s. Le run du Pli 1 est le seul des trois à n'avoir pas réservé la carte : il ne charge aucun moteur CUDA — la réservation aurait immobilisé une ressource inutilement demandée ; la carte a néanmoins été échantillonnée à 2 s (c'est cette trace qui établit qu'elle reste au repos) et la RAM hôte suivie au même pas.Voir #21630 · Relatif à #18605
Add(genai,#21626): enveloppe GPU de la famille NeRF sur l'etage pionn…