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El verdadero costo de la inferencia de LLM es el ancho de banda de memoria, no los FLOPs. Durante años las discusiones sobre rendimiento de IA se centraron en FLOPs, pero en 2025 ese ya no es el cuello de botella real para la inferencia de modelos grandes. Si ejecutas modelos modernos como Llama 3, Qwen2.5, Mistral o Gemma verás algo curioso: la GPU está ociosa mientras que la VRAM se satura. Esto no es un bug de software sino una limitación fundamental del hardware.
LLMs no hacen tantos calculos complejos por token. Cada token requiere pocas multiplicaciones de matrices; lo costoso es leer miles de millones de parámetros desde memoria una y otra vez hacia los núcleos de cómputo. La velocidad a la que se pueden mover bytes por el bus de memoria es finita. Ejemplos orientativos: A100 ancho de banda memoria 2 TB s, RTX 4090 1 TB s. Pesos Llama 3 70B en FP16 140 GB, en Q4_K_M alrededor de 38 GB. Aunque cuantices, mover decenas de GB por token sigue siendo un problema, y la unidad de cómputo espera a que lleguen los datos.
Los FLOPs son engañosos porque los transformers generan tokens uno a uno. Para cada token el modelo debe leer los parámetros de cada capa de atención, cada bloque MLP, datos de softmax y posicionales, ejecutar una pequeñisima cantidad de calculo y devolver probabilidades. En la mayoría de capas el coste de leer pesos supera por mucho el coste de computo, por eso GPUs con 100 TFLOPs suelen usar solo 30 40 por ciento durante inferencia de LLMs: el calculo espera a la memoria.
Un ejemplo práctico: modelos de 7 8B pueden alcanzar decenas o cientos de tokens por segundo en GPUs potentes, mientras que un 70B puede caer a unos pocos tokens por segundo en una GPU de consumo. El calculo no se volvió 10 veces mas lento; se multiplicó la cantidad de datos que hay que cargar por token y el cuello de botella explota.
La cuantizacion ayuda porque reduce la cantidad de datos que hay que leer por token. No acelera las multiplicaciones en si, pero reduce el trafico de memoria. FP16 a INT8 reduce el tamaño a la mitad y el ancho de banda requerido tambien, Q4 puede ser 4 veces mas pequeno que FP16, y formatos extremos Q2 son utiles en modelos pequeños. Por eso modelos Qwen2.5 3B Q4 pueden alcanzar mas de 150 tok s en portatiles: son formatos pensados para ser friendly con el ancho de banda.
El KV cache es otro asesino de memoria. Cada token generado se almacena como vectores key value y para contextos largos el cache crece mucho. Ejemplo aproximado: Qwen2.5 7B 80 120 MB por cada 1K tokens, Llama3 70B 600 800 MB por cada 1K tokens. Incluso cuando los pesos caben en VRAM, el flujo y la banda del KV cache pueden convertirse en el nuevo cuello de botella, haciendo que contextos larguisimos ralenticen la generacion y que arquitecturas tipo sliding window o modelos alternativos como Mamba RWKV escalen mejor.
Por eso el futuro de los LLM debe ser memory first. Algunas direcciones ya emergentes son State Space Models SSMs como Mamba y RWKV que evitan la atencion cuadratica, arquitecturas sparse MoE que cargan solo 1 o 2 expertos por paso, tecnicas de flash attention y flash decoding para reducir lecturas, y formatos de almacenamiento comprimido que se descomprimen en vuelo. Todas buscan reducir el trafico de memoria, no incrementar TFLOPs.
Conclusiones practicas para optimizar inferencia: cuantiza agresivamente, reduce la ventana de contexto cuando sea posible, monitoriza el crecimiento del KV cache, utiliza kernels optimizados tipo flash, mantén batches pequeños salvo que atiendas usuarios concurrentes y valora arquitecturas memory first como SSM o MoE. Tambien es importante diseñar el despliegue en la nube para minimizar latencias de memoria y aprovechar instancias con mayor ancho de banda.
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