Evaluación de la Performancia de PowerInfer-2: Desvío, Prellenado y Eficiencia en Memoria

PowerInfer-2 logra aceleraciones de hasta 29× frente a llama.cpp y 13× frente a LLMFlash al aprovechar pipelines a nivel de neurona y una optimización de prefill centrada en NPU. Esta combinación reduce la latencia de arranque y mejora el throughput sostenido, permitiendo servir modelos grandes con menor uso de memoria y mejor aprovechamiento del procesador neuronal. El enfoque a nivel de neurona coordina el procesamiento de activaciones para minimizar movimientos de datos innecesarios, mientras que el prellenado NPU optimiza cómo se cargan y reutilizan los tensores durante la fase de inicialización del modelo.

En escenarios prácticos esto se traduce en respuestas más rápidas en aplicaciones de inferencia en tiempo real y en despliegues donde la eficiencia energética y el coste por inferencia son críticos. PowerInfer-2 también incorpora estrategias de gestión de memoria que alivian la fragmentación y permiten ejecutar modelos más grandes en hardware con recursos limitados, una ventaja clave para soluciones embebidas y edge AI.

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