La cuantización es una estrategia indispensable para la viabilidad económica y operativa de la inferencia de modelos de IA a gran escala, balanceando precisión con eficiencia de recursos.
Los LLMs son herramientas potentes para escalar tareas de juicio y etiquetado, pero requieren calibración y validación humana para asegurar la calidad y consistencia.
El 'memory wall' es el cuello de botella dominante en la inferencia de LLM en CPUs; las optimizaciones deben priorizar el ancho de banda de memoria y el uso eficiente de la caché.
La cuantificación de modelos es una estrategia efectiva para habilitar la inferencia de IA en el edge, pero requiere una evaluación cuidadosa del trade-off entre footprint y calidad.
La disponibilidad de implementaciones de software eficientes es crítica para la adopción temprana de nuevos estándares, incluso con la promesa de hardware dedicado.
Priorizar la compilación incremental y la eficiencia del build system para mejorar la productividad del desarrollador, incluso si requiere una refactorización profunda de las herramientas.
Priorizar arquitecturas de modelos que desacoplan la capacidad total de parámetros de los parámetros activos en inferencia (ej. MoE) para despliegues en edge.
La canonicidad de la representación de datos es una propiedad de seguridad crítica, no solo una optimización de almacenamiento.
La optimización de bajo nivel en GPUs es crítica para la inferencia de LLMs a escala, requiriendo un conocimiento profundo de CUDA y la arquitectura del hardware.
Priorizar la consistencia eventual y la disponibilidad para sistemas de grafos OLTP a escala de hyperscaler, aceptando los trade-offs inherentes del teorema CAP/PACELC.
La especialización incremental (LBBV) puede simplificar la implementación de JITs para lenguajes dinámicos, permitiendo que la información de tipo se descubra y use progresivamente.
No subestimar el impacto de la optimización a nivel de compilador y post-link en cargas de trabajo CPU-bound; puede ofrecer ganancias de rendimiento significativas (1.3x-1.5x o más).
La optimización local en un sistema distribuido a menudo desplaza los cuellos de botella, no los elimina. Identifique y anticipe los nuevos puntos de contención.
La unificación de datos en un data lakehouse (Trino + Iceberg en R2) es efectiva para resolver la dispersión y reducir costos.
La evolución de un lenguaje de programación a menudo implica reevaluar decisiones de diseño fundamentales a medida que cambian las necesidades de los desarrolladores y la comprensión de los compromisos.
Asumir la intermediación de la plataforma como una constante: los canales de comunicación controlados por terceros no son pasivos.
La elección del algoritmo de asignación de registros es un trade-off crítico entre la velocidad de compilación y la calidad del código generado, especialmente en sistemas JIT.
Evaluar el costo-beneficio de las herramientas de IA: la capacidad de detectar bugs críticos puede justificar un gasto significativo en tokens LLM.
La seguridad en el desarrollo asistido por IA requiere un enfoque de 'harness engineering' que combine guías inferenciales con sensores computacionales deterministas.
Cuestionar los límites de la arquitectura de microservicios: La fragmentación puede introducir latencia estructural y silos de desarrollo que ninguna optimización a nivel de componente puede resolver.