Comprender las capas de interpretación: La ejecución de programas es una cadena de intérpretes, desde el kernel hasta los lenguajes de scripting. Identificar cada capa es clave para la depuración y optimización.
La deuda técnica acumulada por la divergencia de código entre versiones in-tree y out-of-tree puede requerir esfuerzos de integración masivos y planificados incrementalmente.
La observabilidad es crítica en sistemas distribuidos; las herramientas de visualización que derivan el flujo de ejecución de código dinámico son esenciales para la depuración y el entendimiento.
Identificar y eliminar 'language boundaries' y RPCs innecesarios es una estrategia de optimización de rendimiento de orden de magnitud en sistemas distribuidos de alto volumen.
Diseñar sistemas distribuidos requiere una comprensión profunda de las características del almacenamiento subyacente (ej. latencia de S3 vs. disco local).
La estandarización de señales de observabilidad es crítica para la interoperabilidad y la reducción de la complejidad en sistemas distribuidos.
La inteligencia de la infraestructura puede compensar el tamaño del modelo: un LLM más pequeño con un pipeline de inferencia inteligente puede superar a modelos más grandes sin dicha orquestación.
La orquestación inteligente de modelos pequeños puede superar el rendimiento de modelos más grandes en tareas específicas, optimizando el costo y la privacidad.
La inmutabilidad de los datos o entornos puede ser una restricción de diseño poderosa que habilita optimizaciones de rendimiento y simplifica el razonamiento sobre el sistema, incluso en contextos de meta-programación.
Comprender el pipeline de optimización del compilador es crucial para escribir código de alto rendimiento; no asuma que el compilador siempre "sabe" lo que usted quiere.
Diseñar arquitecturas que prioricen bucles de retroalimentación rápidos es fundamental para la eficiencia de los agentes de IA, reduciendo el tiempo de iteración de minutos/horas a segundos.
La cuantización es una estrategia efectiva para reducir la huella de memoria y mejorar el rendimiento de inferencia de LLMs, haciendo viable su despliegue en hardware con recursos limitados.
La gestión de memoria multi-tier es esencial para escalar cargas de trabajo de ML en hardware con recursos limitados, extendiendo la capacidad efectiva más allá de la RAM.
Priorizar la modularidad y la composición desde el diseño inicial para permitir la optimización del tamaño del bundle y la flexibilidad.
La emulación de primitivas de bajo nivel en espacio de usuario introduce overhead significativo; buscar la integración a nivel de kernel cuando la latencia es crítica.
La infraestructura debe evolucionar con las cargas de trabajo: Kubernetes, diseñado para stateless, necesita nuevas primitivas para IA con estado y recursos heterogéneos.
La desagregación de componentes con diferentes patrones de carga puede mejorar significativamente la eficiencia y escalabilidad (ej. prefill/decode).
La gestión explícita de la jerarquía de memoria (tiering) es crucial para escalar cargas de trabajo intensivas en memoria en hardware con recursos limitados.
Priorizar la implementación a nivel de kernel para operaciones de baja latencia y alta frecuencia cuando la emulación en espacio de usuario es un cuello de botella.
Diseñar sistemas para entornos interactivos (IDE) requiere priorizar la latencia y la responsividad sobre el throughput puro, incluso si la misma herramienta se usa en CI.