Tratar la inferencia de grandes modelos de lenguaje como lotes de kernels que acceden a DRAM es una aproximación antigua que penaliza la latencia y el consumo energético; StreamTensor propone una alternativa radical que transforma grafos PyTorch de LLM como GPT-2, Llama, Qwen o Gemma en aceleradores de flujo de datos programados en streaming sobre la FPGA AMD Alveo U55C.
La clave está en un nuevo tipo iterativo de tensor llamado itensor, que codifica tanto la teselación como el orden de procesamiento de los datos. En lugar de materializar grandes tensores intermedios en memoria externa, StreamTensor pasa baldosas de datos por FIFOs on chip y convertidores de flujo, permitiendo que las operaciones se encadenen en pipelines de baja latencia y ancho de banda reducido.
Este enfoque stream-scheduled usa ventanas o tiles que circulan entre unidades de cómputo mediante buffers locales, eliminando la necesidad de accesos frecuentes a DRAM y reduciendo cuellos de botella de memoria. El resultado práctico es mayor rendimiento por vatio, latencias de respuesta mucho menores para inferencia en tiempo real y una mejor escalabilidad cuando se distribuye el trabajo entre múltiples FPGAs o motores heterogéneos.
Para empresas que buscan integrar agentes IA o desplegar ia para empresas en producción, esta arquitectura abre posibilidades: inferencia en el borde con privacidad de datos, aceleración de pipelines de NLP en tiempo real y despliegues costeficientes en entornos industriales o financieros. Además, la capacidad de compilar directamente desde PyTorch facilita la adopción por equipos de data science y MLOps.
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