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Investigadores de Frontier Red Team han demostrado que modelos de inteligencia artificial de 9.000 millones de parámetros pueden ejecutar inferencia en dispositivos IoT comerciales, como televisores inteligentes de marcas genéricas, sin necesidad de acceso a centros de datos. Este hallazgo sugiere q
EMA Lightning es un modelo de síntesis de voz para el idioma turco que destaca por su eficiencia y velocidad. Con un total de 8,6 millones de parámetros (5,6 millones en el modelo acústico DiT y 3 millones en el codificador), ocupa aproximadamente 34 MB y se distribuye bajo la licencia Apache 2.0. E
El equipo de ShapeLearn ha publicado los modelos completos de optimización para Qwen 3.8 27B, superando en rendimiento a su versión anterior, ShapeLearn-Lite. Aunque la versión Lite, lanzada el 18 de agosto de 2026, mostró una buena estabilidad, los nuevos modelos de ShapeLearn sitúan a todos los ci
Este artículo recorre, paso a paso, el recorrido completo de una instrucción de almacenamiento (STG.E) dentro de una GPU NVIDIA, usando como ejemplo el mismo kernel de suma de vectores analizado en una publicación previa. El texto sigue la instrucción desde la salida del warp, en la unidad de almace
La industria de la IA entra en la era de la inferencia y, ante la escasez de centros de datos, varias startups proponen aprovechar la potencia gráfica inutilizada de los PC de los usuarios. Empresas como Far Labs y Evolving Edge han desarrollado aplicaciones, de código abierto según sus responsables
Este artículo técnico sigue paso a paso el viaje que realiza una instrucción de carga global (LDG.E) generada por un kernel CUDA de suma vectorial en una GPU NVIDIA RTX 4090, desde que se ejecuta en un warp hasta que llega —si llega— a la DRAM. El recorrido comienza cuando el planificador de una sub
El desarrollador Andyyyy64 ha publicado en GitHub la herramienta 'whichllm', diseñada para ayudar a los usuarios a encontrar el modelo de lenguaje grande (LLM) más adecuado para su hardware específico. La aplicación detecta automáticamente las características del sistema (GPU, CPU, RAM) y ordena los
Un investigador ha utilizado la IA, específicamente el modelo Claude Code, para automatizar y mejorar el código de investigación existente en un proyecto llamado eCLIP. El experimento, inspirado en la iniciativa 'Autoresearch' de Andrej Karpathy, involucró un bucle de optimización iterativo donde Cl
RightNow AI ha presentado AutoKernel, un agente de inteligencia artificial que automatiza la optimización de kernels de GPU, inspirándose en el trabajo de autoresearch de Andrej Karpathy. AutoKernel toma cualquier modelo PyTorch, identifica los kernels de cuello de botella, los optimiza de forma aut
Nvidia está reevaluando el rendimiento de doble precisión (FP64) en sus GPUs, marcando un cambio significativo en su estrategia de segmentación de mercado. Durante más de 15 años, la compañía ha reducido deliberadamente el rendimiento FP64 en sus GPUs de consumo (GeForce) en comparación con sus GPUs
