Python es lento, lo sabemos, pero es posible acercarse a la velocidad de C sacando todo el exceso de abstracción y hablando directamente con la CPU. Recientemente se demostró un compilador JIT capaz de ejecutar una función matemática simple en aproximadamente 8 ns, es decir alrededor de 28 ciclos de CPU, compilando una expresión como a * b + c a código máquina y ejecutándola inmediatamente sin NumPy, sin PyTorch, sin LLVM ni extensiones en C.

La idea es contundente: en lugar del flujo habitual Python a grafo a IR a optimizador a kernel y finalmente a CPU o GPU, ¿y si Python pudiera emitir código máquina crudo y ejecutarlo ya mismo? Ese enfoque es el núcleo de TigerASM, un ensamblador en tiempo de ejecución escrito en Rust, sobre el que se construyó un JIT mínimo que traduce expresiones aritméticas a instrucciones mov, imul, add y ret para ejecutarlas nativamente.

Mediciones concretas muestran tiempos medios por llamada alrededor de 8.02 ns, frente a cifras típicas como 100 ns para operaciones aritméticas en Python puro, 60 ns para escalares en NumPy o 80 ns en PyTorch en modo eager. Para kernels muy pequeños y repetidos millones de veces, esa diferencia se traduce en ganancias enormes.

¿Por qué importa esto para la inteligencia artificial? Porque bajo la gran maquinaria de los frameworks modernos, fundamentalmente seguimos realizando multiplicaciones de matrices, funciones de activación, reducciones y operaciones elementwise. Esas son rutinarias y pequeñas, y con un JIT de este tipo se pueden generar en tiempo de ejecución kernels específicos para el modelo, fusionar operaciones, compilar activaciones personalizadas y eliminar el overhead de Python y del propio framework.

Este enfoque es especialmente valioso para investigación y forjado de prototipos, para modelos personalizados, para despliegue en edge o inferencia exclusiva en CPU, y para arquitecturas experimentales donde cada ciclo cuenta. Permite, por ejemplo, acelerar agentes IA y soluciones de ia para empresas que requieren latencias muy bajas y consumo eficiente de recursos.

TigerASM entrega poder puro y sin concesiones: registros crudos, memoria cruda y código ejecutable. Esa falta de abstracción implica responsabilidad: una instrucción errónea puede provocar un fallo de Python. Es el precio de obtener rendimiento cercano al código escrito a mano.

Las evoluciones siguientes son naturales: lowering de bucles for y while, operaciones vectorizadas, tensores respaldados por memoria, y la creación de kernels ML optimizados sin depender de PyTorch, además de un paquete tigerasm-jit dedicado.

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En resumen, muchas optimizaciones de IA han venido de más y mejores abstracciones; esta vía propone lo contrario: eliminar capas hasta hablar a la CPU. Cuando Python puede emitir instrucciones, el foco cambia de optimizar código a diseñar instrucciones. Si necesitas llevar tu solución al límite en rendimiento, Q2BSTUDIO combina experiencia en aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, agentes IA y servicios inteligencia de negocio para transformar ideas en sistemas eficientes y fiables.