PyJuice acelera de forma dramática el entrenamiento y la inferencia de circuitos probabilísticos PCs, superando a marcos consolidados como SPFlow, EiNet y Juice.jl en múltiples evaluaciones comparativas. Aprovechando la eficiencia de GPU, PyJuice gestiona modelos con miles de millones de aristas sin agotar la memoria, escala arquitecturas sparse y block-sparse, y permite el fine-tuning de grandes HMMs y modelos de imagen que antes resultaban imprácticos. Los resultados muestran que PyJuice no solo reduce los tiempos de ejecución en órdenes de magnitud, sino que además impulsa el estado del arte en modelado de PCs a gran escala.
Entre las aportaciones clave de PyJuice destacan la optimización de kernels GPU para operaciones probabilísticas, estrategias de memoria que evitan copias innecesarias y un soporte nativo para estructuras dispersas que permite entrenar y ajustar modelos enormes con coste de memoria controlado. Esto facilita experimentos que antes eran inviables, como el ajuste fino de HMM de gran tamaño para series temporales complejas o el refinamiento de modelos de visión que requieren procesamiento masivo sobre grandes volúmenes de datos de imagen.
Las ventajas prácticas incluyen reducción drástica de latencias en inferencia, mayor throughput en entrenamiento y la posibilidad de iterar modelos a escala con menos coste computacional. En benchmarks reales PyJuice entrega mejoras consistentes frente a SPFlow, EiNet y Juice.jl, permitiendo a investigadores y equipos de ingeniería llevar modelos probabilísticos a entornos productivos donde el rendimiento y la eficiencia de recursos son críticos.
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