escalabilidad
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Investigación
La memoria compartida tiene doble filo: escalar algoritmos actor-crítico más allá de cinco agentes muestra rendimientos decrecientes
Investigadores compartieron búferes de reproducción entre agentes actor-crítico en tareas de acciones parametrizadas. GAC saltó en rendimiento, pero SAC y TQC solo avanzaron lentamente. Más allá de cinco agentes, el costo computacional se dispara sin un retorno significativo. El artículo ofrece un límite práctico sobre hasta dónde pueden estirarse los métodos de experiencia compartida antes de estancarse.
2026-07-27
Inmersión profunda en infraestructura
Nous Research escala el paralelismo experto con DeepEP: notas de campo del preentrenamiento MoE
Nous Research publica notas de campo sobre la escalabilidad del paralelismo experto MoE con DeepEP. Detalla el rendimiento, las compensaciones de configuración y los cuellos de botella del preentrenamiento de un modelo MoE de 1T de parámetros. Información práctica de implementación para el entrenamiento distribuido a gran escala.
2026-07-19
Gestión de Memoria
mimalloc, el pequeño caballo de batalla de Microsoft que impulsa la IA a escala sin hacer ruido
El asignador de memoria mimalloc de Microsoft Research, diseñado para alta concurrencia y grandes escalas de memoria, impulsa silenciosamente servicios de IA y cloud a gran escala. Su diseño con listas libres por hilo minimiza la contención y ofrece tanto velocidad como eficiencia de memoria.
2026-07-03
Datos sintéticos
Sin jefe, sin cuello de botella: por qué un marco peer-to-peer está repensando la generación de datos sintéticos
Matrix es un marco descentralizado que utiliza mensajes serializados enviados a través de colas distribuidas para la generación de datos sintéticos multiagente. Al eliminar el orquestador central, logra un rendimiento entre 2 y 15 veces mayor en hardware idéntico.
2026-06-06