L'inférence et l'entraînement de réseaux de neurones profonds exploitent le parallélisme massif des architectures matérielles graphiques. Toutefois, ces opérations asynchrones, notamment avec les bibliothèquesPointeurs logiques (Libref) reliant SAS Viya à des sources de données physiques (dossiers, bases de données, CAS) pour lire, écrire et organiser les tables de manière structurée. d'optimisation tensorielle, introduisent souvent un aléa algorithmique générant de légères variances dans les résultats. L'action propose le paramètre deterministic pour résoudre ce problème de conformité stricte.
En activant cette option, vous forcez le moteur analytique à exécuter les flux de données et les calculs matriciels de manière strictement séquentielle et reproductible. Bien que cette rigueur mathématique puisse induire un léger compromis sur la performance brute d'exécution, elle est absolument indispensable dans les secteurs hautement réglementés (comme la finance ou la santé) où la traçabilité des algorithmes ne tolère aucune marge d'erreur. Par ailleurs, le paramètre gpus vous offre un contrôle chirurgical pour assigner des processeurs graphiques spécifiques à cette charge de travail.
