Ce projet propose une analyse multi-niveaux de l'utilisation des GPU dans les charges de travail d'entraînement en machine learning. Il compare les performances entre différents frameworks (TensorFlow, PyTorch) et outils de profilage (NVIDIA Nsight Compute). Les résultats sont présentés sous forme de figures et de rapports détaillés pour aider les chercheurs et ingénieurs à optimiser leurs modèles et infrastructures.