La pila completa de algoritmos: por qué ya no necesitas 10 frameworks.

La pesadilla de la fragmentación

Tu entorno de desarrollo de IA es un desastre. Admítelo.

Instalaste PyTorch para el desarrollo de modelos. Luego TensorFlow para la implementación porque los equipos de producción lo prefieren. CUDA toolkit para la aceleración de GPU en hardware NVIDIA. ROCm para GPU AMD. NumPy para operaciones de matrices. Pandas para manipulación de datos. Scikit-learn para preprocesamiento. ONNX para intercambio de modelos. OpenCV para procesamiento de imágenes. Matplotlib para visualización.

Diez paquetes diferentes. Diecisiete mil dependencias. Un infierno de compatibilidad de versiones. Cambios drásticos cada seis meses.

¿Actualizar PyTorch? Espera que tu versión de CUDA coincida. ¿Quieres implementar en hardware diferente? Reescribe tu pipeline de inferencia. ¿Necesitas cambiar de GPU NVIDIA a AMD? Buena suerte con esa adaptación. ¿Intentas ejecutar en móvil? Empieza de nuevo con TensorFlow Lite. ¿Quieres aceleración FPGA? Aprende una cadena de herramientas completamente nueva.

Esto es una locura.

La pila de desarrollo de IA se ha fragmentado absurdamente. No porque la fragmentación mejore algo. Sino porque cada framework optimiza para su caso de uso específico e ignora el resto. PyTorch sobresale en investigación. TensorFlow apunta a la implementación en producción. CUDA te encierra en NVIDIA. Cada herramienta resuelve un problema mientras crea tres más.

Las empresas europeas sienten este dolor agudamente. Con presupuestos más ajustados que sus competidores de Silicon Valley, los equipos de IA europeos no pueden permitirse especialistas dedicados para cada framework. Las empresas que construyen visión por computadora para la agricultura necesitan ejecutar modelos en dispositivos de borde, servidores en la nube y FPGAs para la implementación industrial. Tres objetivos de hardware diferentes significan tres cadenas de herramientas diferentes. Las empresas estadounidenses contratan especialistas. Las empresas europeas necesitan soluciones unificadas.

El impuesto de la fragmentación es real: tiempo de desarrollo multiplicado por el número de plataformas, costos de infraestructura multiplicados por la sobrecarga del framework, carga de mantenimiento multiplicada por las incompatibilidades de versión.

Hay una forma mejor.

Una plataforma. IA discreta completa.

Dweve Core es una plataforma completa y unificada para IA discreta que reemplaza toda tu pila fragmentada.

No es "otro framework". No es "una alternativa a PyTorch". Es una plataforma completa diseñada desde los principios fundamentales para redes neuronales binarias a de 8 bits, que se ejecuta en todos los backends, optimizada para todo el hardware.

Una instalación. Una API. Cada backend. Todo el hardware. Binario, ternario, 2 bits, 3 bits, 4 bits, 8 bits, multibit adaptativo. Plataforma completa de IA discreta.

Esto es lo que significa en la práctica:

1.930 algoritmos base forman la base. 415 primitivas proporcionan operaciones atómicas. 500 kernels ofrecen unidades de cómputo optimizadas. 191 capas permiten arquitecturas modernas. 674 algoritmos de alto nivel proporcionan funcionalidad de producción. Esto no es un subconjunto mínimo. Es una completitud matemática probada a través de un análisis exhaustivo de cada arquitectura de red neuronal importante.

4 variantes algorítmicas por algoritmo (promedio) proporcionan diferentes estrategias de implementación. Operaciones estándar basadas en LUT para casos típicos. Aproximaciones exponenciales de base 2 para velocidad. Interpolación lineal por partes para precisión. Mapeo simétrico para cargas de trabajo especializadas. El compilador selecciona variantes óptimas automáticamente según tu caso de uso específico.

6 backends cubren todas las principales plataformas de hardware. SIMD (CPU) con micro-kernels optimizados a mano. CUDA para GPU NVIDIA con primitivas a nivel de warp y utilización de Tensor Core. Rust-HDL para implementación en FPGA y ASIC. WebAssembly para inferencia basada en navegador. ROCm para GPU AMD. Metal para Apple Silicon. Escribe tu modelo una vez. Implementa en todas partes.

5 ISAs SIMD garantizan un rendimiento óptimo de la CPU. SSE2 para compatibilidad universal x86-64. AVX2 para procesadores Intel y AMD modernos. AVX-512 para Xeon y EPYC de última generación. NEON para todos los ARMv8, incluidos móviles y Apple Silicon. SVE/SVE2 para chips de servidor ARM como AWS Graviton3. El framework detecta las capacidades de tu CPU en tiempo de ejecución y despacha a la implementación más rápida automáticamente.

6 anchos de bits permiten el cómputo multibit adaptativo. Binario (1 bit) para máxima eficiencia. 2 bits para compresión equilibrada. 3 bits para representaciones matizadas. 4 bits para aplicaciones sensibles a la calidad. 8 bits para un rendimiento cercano a FP16. Ternario para redes dispersas especializadas. El sistema adapta la precisión por capa según los requisitos reales, no los máximos teóricos.

Haz las cuentas: 1.930 algoritmos × 4 variantes × 6 backends × 5 ISAs × 6 anchos de bits. Esa es la amplitud de implementación. No estamos hablando de miles de implementaciones. Potencialmente estamos en cientos de miles de implementaciones especializadas y optimizadas que cubren cada combinación significativa.

PyTorch tiene ~2,000 operaciones que se canonicalizan a ~250 primitivas. Impresionante, hasta que te das cuenta de que están principalmente enfocadas en CUDA con optimización limitada de CPU y cero soporte para FPGA. TensorFlow tiene 4.3 millones de líneas de código en 184,000 commits. Hinchado no empieza a describirlo.

Dweve Core proporciona una cobertura integral en backends, ISAs y anchos de bits que ningún framework de un solo backend puede igualar. Esta es una amplitud de implementación masiva. Cobertura completa de la plataforma.

Por qué la unificación importa

La pila fragmentada no es solo molesta. Es económicamente devastadora para las empresas europeas de IA.

Los costos de infraestructura se multiplican. PyTorch para desarrollo en GPU NVIDIA. TensorFlow para implementación en TPUs de Google Cloud. Motores de inferencia separados para dispositivos de borde. Cada plataforma requiere su propia infraestructura, su propio monitoreo, su propio mantenimiento. Mantener pipelines de implementación paralelos consume importantes presupuestos de infraestructura. Las plataformas unificadas eliminan los costos de infraestructura duplicados.

La velocidad de desarrollo se desploma. Los investigadores prototipan en PyTorch. Los ingenieros adaptan a TensorFlow para producción. Los equipos de DevOps reescriben de nuevo para la implementación en el borde. Cada traducción introduce errores, degrada el rendimiento y retrasa el lanzamiento. La sobrecarga de traducción del framework extiende los ciclos de implementación. Con plataformas unificadas, el código de investigación ES código de producción.

El bloqueo del proveedor destruye el poder de negociación. CUDA significa bloqueo de NVIDIA. TensorFlow significa preferencia por Google Cloud. ROCm significa código específico de AMD. Los requisitos de soberanía de datos europeos exigen capacidad multi-nube. Los frameworks agnósticos al backend permiten una adquisición competitiva donde los proveedores deben competir en precio y rendimiento en lugar de en el bloqueo.

La fragmentación del talento desperdicia recursos. Se necesitan especialistas en PyTorch para investigación. Ingenieros de TensorFlow para implementación. Expertos en CUDA para optimización de GPU. Los pequeños equipos europeos no pueden contratar cinco especialistas. Necesitan generalistas que utilicen herramientas unificadas que funcionen de manera consistente en todos los objetivos de implementación.

La ventaja de la plataforma unificada se multiplica. Infraestructura más simple. Desarrollo más rápido. Mejor apalancamiento en las adquisiciones. Equipos más productivos. Estas no son mejoras marginales. Son ganancias de eficiencia transformadoras que hacen que las empresas europeas sean competitivas frente a rivales estadounidenses mejor financiados.

Amplitud de backend: de CPU a FPGA

Seamos específicos sobre lo que realmente significa "6 backends".

El backend SIMD (CPU) proporciona micro-kernels optimizados a mano en cada arquitectura de conjunto de instrucciones principal.

SSE2 (128 bits) logra un rendimiento escalar de 2 a 4 veces con compatibilidad universal x86-64. Cada procesador desde 2001. PAND, POR, PXOR para operaciones bit a bit. Conteo de población mediante tablas de búsqueda. Línea base confiable en todas partes.

AVX2 (256 bits) ofrece un rendimiento escalar de 5 a 8 veces en Haswell y posteriores (después de 2013). Instrucción POPCNT de hardware. Los vectores de 256 bits procesan 4 palabras de 64 bits simultáneamente. VPERM para permutaciones eficientes. Estándar en servidores modernos.

AVX-512 (512 bits) alcanza un rendimiento escalar de 10 a 16 veces en Skylake-X, Ice Lake y Zen 4. Características revolucionarias: los registros de máscara (k0-k7) permiten la predicación, VPOPCNTQ cuenta los bits establecidos en cada carril, VPTERNLOG calcula cualquier función booleana de 3 entradas en una instrucción. Los vectores de 512 bits procesan 8 palabras de 64 bits por operación. Rendimiento empresarial en Intel Xeon y AMD EPYC.

NEON (128 bits) aporta un rendimiento escalar de 3 a 4 veces a todos los procesadores ARMv8. Smartphones, tabletas, Macs con Apple Silicon, servidores ARM. VAND, VORR, VEOR para operaciones bit a bit. VCNT para conteo de población en carriles de bytes. Consistencia de móvil a centro de datos.

SVE/SVE2 (escalable de 128 a 2048 bits) proporciona código agnóstico a la longitud del vector que se adapta al hardware real. AWS Graviton3 ejecuta 256 bits. Fujitsu A64FX ejecuta 512 bits. El mismo binario, rendimiento óptimo en ambos. A prueba de futuro: vectores más anchos utilizan automáticamente un mayor rendimiento. Los proveedores de la nube europeos como OVH están implementando Graviton extensivamente.

Cada algoritmo tiene implementaciones optimizadas para cada ISA. El tiempo de ejecución detecta las capacidades (CPUID en x86, registros del sistema en ARM) y despacha a la variante más rápida disponible. Cero configuración. Rendimiento óptimo automáticamente.

El backend CUDA (GPU NVIDIA) explota cada característica de rendimiento de las arquitecturas NVIDIA modernas.

Las primitivas a nivel de warp organizan el cómputo en grupos de 32 hilos que se ejecutan en sincronía. Cada hilo procesa 32 valores binarios empaquetados en uint32_t. Un warp completo procesa 1,024 valores binarios en paralelo. Uso eficiente de ALUs enteros para operaciones de bits.

Utilización de Tensor Core para operaciones de matriz incluso con datos binarios. Las arquitecturas más nuevas (Ampere A100, Hopper H100) admiten operaciones INT8, INT4 y binarias. El A100 proporciona 4,992 TOPS para operaciones binarias (INT1) con acumuladores INT32, el mayor rendimiento entre todos los formatos de precisión.

Intrínsecos CUDA críticos optimizados: __popc(x) para conteo de población, __ballot_sync(mask, predicate) para votación de warp, __shfl_sync(mask, var, srcLane) para comunicación rápida dentro del warp. Los patrones de acceso a memoria coalesced aseguran la utilización del ancho de banda. El mosaico de memoria compartida mantiene los conjuntos de trabajo en caché de 48-100KB por SM.

El backend Rust-HDL (FPGA) sintetiza hardware directamente a partir de descripciones de algoritmos.

El framework genera Verilog/VHDL a partir de código Rust anotado. Las operaciones binarias XNOR-popcount se mapean a puertas XNOR (lógica combinacional) más árboles de sumadores para el conteo de población. Los registros de pipeline se insertan automáticamente según las restricciones de tiempo.

Utilización de recursos optimizada para Xilinx Ultrascale: 40-60% de uso de LUT, 30-50% de bloques DSP, logrando un rendimiento de 100-500 GOPS. Para síntesis ASIC a 7nm: área de 0.5-2 mm², rendimiento de 1-10 TOPS.

Los proveedores automotrices europeos valoran particularmente la implementación en FPGA. La certificación de seguridad ISO 26262 requiere un comportamiento determinista y verificable. Las FPGAs proporcionan un determinismo a nivel de hardware que las GPUs no pueden garantizar. Las operaciones binarias deterministas en FPGA permiten rutas de verificación formal requeridas para la certificación de seguridad automotriz.

El backend WebAssembly permite la inferencia de IA basada en navegador con un rendimiento del 30-70% del rendimiento nativo de la CPU.

WASM SIMD128 proporciona operaciones vectoriales de 128 bits (tipo v128) en todos los navegadores modernos. Operaciones: v128.and, v128.or, v128.xor para operaciones bit a bit. i8x16.popcnt para conteo de población por carril de bytes (suma para el total). v8x16.swizzle para permutaciones.

Combinado con Web Workers para multihilo y SharedArrayBuffer para memoria compartida, logra un rendimiento nativo del 60-80%. Las aplicaciones europeas conscientes de la privacidad aprovechan esto: la inferencia en el dispositivo en el navegador significa que los datos nunca abandonan la máquina del usuario. El cumplimiento del GDPR se simplifica.

Las aplicaciones de atención médica pueden procesar datos de pacientes completamente en el navegador a través de WASM. Sin carga al servidor. Sin dependencia de la nube. Cumplimiento simplificado del GDPR. Las redes neuronales binarias hacen que la inferencia en el navegador sea práctica donde el punto flotante sería demasiado lento.

El backend ROCm (AMD GPU) proporciona optimización a nivel de wavefront para arquitecturas AMD.

64 hilos por wavefront en RDNA/CDNA (frente a 32 en NVIDIA). Cada hilo procesa 32 valores binarios. Un wavefront completo procesa 2,048 valores binarios en paralelo. Duplica el rendimiento por wavefront de NVIDIA.

Intrínsecos similares a CUDA: __builtin_popcount(x), __ballot(predicate), ds_swizzle para permutaciones. Requisitos de coalescencia de memoria similares. Los proveedores de la nube europeos están implementando cada vez más GPU AMD: mejor precio/rendimiento, adquisición competitiva frente al monopolio de NVIDIA.

Las GPU AMD MI250X ofrecen un precio/rendimiento competitivo frente a las NVIDIA A100 para muchas cargas de trabajo. El soporte multi-backend permite flexibilidad en la adquisición y negociaciones competitivas con los proveedores.

El backend Metal (Apple Silicon) optimiza para la arquitectura de memoria unificada M1/M2/M3.

Metal Performance Shaders proporcionan kernels altamente optimizados. La memoria unificada elimina las transferencias CPU-GPU. Las operaciones binarias aprovechan los motores de matriz personalizados de Apple. El M3 Max logra 50-80 TOPS en inferencia de redes binarias.

La adopción de Apple Silicon por parte de la industria creativa europea hace que el soporte de Metal sea comercialmente valioso para los flujos de trabajo de producción de video y creación de contenido que requieren procesamiento de IA en el dispositivo.

La amplitud del backend permite la implementación en diversas industrias europeas. Los proveedores automotrices pueden apuntar a FPGA para sistemas críticos de seguridad. Los proveedores de atención médica pueden implementar WASM en el navegador para el cumplimiento del GDPR. Los proveedores de la nube pueden optimizar la infraestructura SIMD de CPU y AMD ROCm. Los laboratorios de investigación pueden aprovechar NVIDIA CUDA. Los estudios creativos pueden utilizar Apple Metal. Una base de código. Seis backends. Máxima flexibilidad de implementación.

La ventaja adaptativa del ancho de bits

La mayoría de los frameworks te obligan a elegir: punto flotante de 32 bits para todo, o pasar por el infierno de la cuantificación tratando de comprimir modelos después.

Dweve Core adapta la precisión por capa durante el entrenamiento.

Los pesos binarios (1 bit) en la mayoría de las capas proporcionan una compresión de 16 veces frente a FP16, 32 veces frente a FP32. Se adapta un ResNet-50 completo (25.6 millones de parámetros) en 3.1MB frente a 50MB FP16. El modelo completo se encuentra en la caché L3 en CPUs modernas. El ancho de banda de DRAM deja de importar.

Pesos de 2 bits donde el binario degrada demasiado la precisión. Cuatro valores distintos {-1.5, -0.5, +0.5, +1.5} o cuantificación asimétrica aprendida. Compresión de 8 veces, mejor aproximación de distribuciones de punto flotante.

Pesos de 4 bits para capas críticas que requieren matices. 16 niveles distintos. La cuantificación por bloque (32-128 elementos comparten factores de escala) logra una calidad cercana a FP16. La compresión de 4 veces sigue siendo significativa.

8 bits donde la precisión es crítica. 256 niveles suficientes para una precisión cercana a FP16. Cuantificación simétrica con escalas por tensor o por canal. Conversión simple, soporte de hardware común.

Ternario {-1, 0, +1} para redes dispersas. Los ceros representados explícitamente permiten la explotación de la dispersión estructurada. Las operaciones SIMD dispersas omiten los cómputos con peso cero.

El framework aprende el ancho de bits óptimo por capa durante el entrenamiento. La selección de ancho de bits basada en gradientes trata el ancho de bits como una variable continua, calcula gradientes con respecto a la precisión, ajusta la asignación por capa para minimizar la pérdida sujeta a las restricciones de tamaño del modelo.

Resultado: modelos con pesos de 1 bit en el 80% de las capas, 2 bits en el 15%, 4 bits en el 4%, 8 bits en el 1% de las capas de salida críticas. Compresión masiva (12 veces frente a FP16 en promedio) con una degradación de la precisión inferior al 2% en relación con la línea base de precisión completa.

Este enfoque multibit adaptativo es único. La cuantificación de PyTorch es uniforme: elige un ancho de bits, aplícalo en todas partes, espera que funcione. La cuantificación entera de TensorFlow Lite es similar. ¿Optimización adaptativa por capa basada en gradientes reales durante el entrenamiento? Solo Dweve Core.

La IA móvil europea se beneficia enormemente. La IA en el dispositivo de los smartphones necesita modelos pequeños que se ajusten a la memoria restringida mientras se ejecutan con cómputo limitado. El ancho de bits adaptativo logra que un modelo de punto flotante de 100MB se comprima a 8MB con una pérdida mínima de precisión. La implementación móvil se vuelve práctica.

Lo que realmente obtienes

Instala un paquete. Importa una biblioteca. Escribe modelos una vez. Implementa en todas partes.

No se requiere instalación de CUDA (pero se utiliza si está disponible). Sin capas de compatibilidad de TensorFlow. Sin hacks de integración de NumPy. Sin pipelines de preprocesamiento de Pandas. Sin procedimientos de exportación de ONNX. Sin pases de optimización específicos de la plataforma.

El framework maneja:

• Detección de hardware (CPUID, consulta de GPU, descubrimiento de FPGA)
• Selección óptima de backend (calibración de rendimiento en la primera ejecución)
• Despacho de ISA (SSE2/AVX2/AVX-512/NEON/SVE automático)
• Adaptación del ancho de bits (optimización por capa basada en gradientes)
• Diseño de memoria (programación consciente de la caché, ubicación NUMA)
• Fusión de kernels (combinación de operaciones verticales y horizontales)
• Implementación multiplataforma (un modelo, seis backends)

Tu código:

1let model = NetworkBuilder::new()
2    .input(BinaryTensor::new([1024, 784]))
3    .dense(784, 512, activation=BinaryActivation::Sign)
4    .dense(512, 256, activation=BinaryActivation::Sign)
5    .output(256, 10)
6    .build();

Eso es todo. El framework compila a implementaciones óptimas para tu hardware objetivo automáticamente. ¿Implementar en servidores x86? Kernels SIMD AVX-512. ¿Implementar en dispositivos de borde ARM? Optimizaciones NEON. ¿Implementar en centros de datos NVIDIA? Operaciones de warp CUDA. ¿Implementar en el navegador? WASM SIMD128 con subprocesamiento SharedArrayBuffer.

Sin configuración. Sin código específico de la plataforma. Sin optimización manual. Los equipos de desarrollo europeos valoran esto: los equipos pequeños no pueden permitirse especialistas en plataformas. Las herramientas unificadas permiten a los generalistas enviar IA de producción a través de diversos objetivos de implementación.

Ingeniería de precisión europea

Este enfoque es distintivamente europeo.

Silicon Valley optimiza para métricas de crecimiento: cuántos desarrolladores lo usan, cuántas operaciones soporta, cuánto financiamiento podemos recaudar. Las listas de características se venden a los inversores. La complejidad es un punto de venta: "¡mira lo completo que es nuestro framework!"

La ingeniería europea optimiza para resultados: ¿resuelve problemas reales de manera confiable, es mantenible a largo plazo, envía productos que funcionan? Precisión sobre abundancia. Completitud sobre exceso. Herramientas que empoderan a los equipos pequeños para competir globalmente.

Antoine de Saint-Exupéry era francés, pero el principio se aplica en toda Europa: la perfección no se logra cuando no hay nada más que añadir, sino cuando no hay nada más que quitar. Esta filosofía construyó catedrales góticas que siguen en pie siglos después. Construye plataformas de IA que siguen siendo relevantes mientras los frameworks hinchados colapsan bajo su propio peso.

Países Bajos y Alemania sobresalen en esto: herramientas enfocadas para dominios específicos que superan a las alternativas de propósito general. ASML construye sistemas de litografía que nadie más puede igualar. Siemens construye automatización industrial sin igual en confiabilidad. Esta misma cultura de ingeniería construyó Dweve Core: una plataforma completa para IA discreta que hace exactamente lo que se necesita, nada más.

Las empresas europeas se benefician inmediatamente. Con 1/5 del capital de riesgo de los equivalentes de Silicon Valley, la eficiencia algorítmica importa más que la escalabilidad del hardware. Construir sobre plataformas unificadas en lugar de cadenas de herramientas fragmentadas extiende sustancialmente la vida útil operativa. Las empresas autofinanciadas compiten a través de ventajas de ingeniería en lugar de despliegue de capital.

El entorno regulatorio europeo impulsa esto aún más. El GDPR requiere procesamiento en el dispositivo para el cumplimiento de la privacidad. La Ley de IA de la UE exige explicabilidad y auditabilidad. La Regulación de Dispositivos Médicos necesita un comportamiento determinista para la certificación. La ISO 26262 automotriz requiere verificación formal para sistemas críticos de seguridad.

Las redes neuronales binarias en plataformas unificadas abordan estos requisitos de forma natural. Las operaciones discretas permiten la verificación formal. La inferencia en el dispositivo a través de WASM/móvil proporciona cumplimiento del GDPR. La implementación determinista en FPGA pasa la certificación automotriz. La explicabilidad basada en restricciones satisface los requisitos de transparencia de la Ley de IA.

Las empresas estadounidenses que construyen IA probabilística para los mercados europeos se enfrentan a barreras regulatorias. Las empresas europeas que construyen IA compatible por diseño en plataformas unificadas tienen rutas de certificación claras. El entorno regulatorio hace que los enfoques europeos sean comercialmente necesarios, no solo técnicamente elegantes.

Lo que no hacemos

Importante aclarar: no lo hacemos todo.

Sin soporte de punto flotante. Solo cómputo discreto: binario, ternario, cuantificado de 2/3/4/8 bits. Si necesitas FP32/FP16/BFloat16 para tu aplicación, Dweve Core no es la opción correcta. Tomamos esta decisión deliberadamente: optimizar exclusivamente para operaciones discretas permite especializaciones imposibles con punto flotante de precisión mixta.

Sin gráficos dinámicos durante la inferencia. Los modelos se compilan a gráficos estáticos para la implementación. El entrenamiento admite cómputo dinámico, pero la inferencia de producción es estática. Esto permite una optimización anticipada que los gráficos dinámicos impiden. Las implementaciones de producción europeas valoran el rendimiento predecible sobre la flexibilidad de entrenamiento.

Sin preprocesamiento de datos incorporado más allá de la cuantificación básica. Proporcionamos operaciones de tensor y primitivas de redes neuronales. Carga de datos, aumento, ingeniería de características: utiliza herramientas existentes o escribe pipelines personalizados. Una plataforma enfocada supera a un framework que lo hace todo.

Sin diferenciación automática para Python arbitrario. Autodiff funciona para redes neuronales que utilizan nuestras primitivas. Si necesitas gradientes a través de operaciones personalizadas de NumPy, intégralo por separado. Optimizamos el 99% de los casos de uso (entrenamiento de redes neuronales) en lugar de admitir todos los cómputos posibles.

Estas no son limitaciones. Son un enfoque. Al restringir el alcance a redes neuronales discretas con gráficos de inferencia estáticos, logramos una profundidad de optimización que los frameworks completos no pueden igualar. Es mejor ser excelente en una cosa que mediocre en todo.

El futuro: expansión de la cobertura, no hinchazón

La plataforma sigue creciendo a través de la expansión del backend, no de la proliferación de algoritmos.

Los 1.930 algoritmos base ya proporcionan una cobertura completa de las cargas de trabajo prácticas de IA discreta: CNNs, Transformers, RNNs, GANs, VAEs probados a través de un análisis exhaustivo. Estos se multiplican en cientos de miles de implementaciones especializadas en backends, ISAs y anchos de bits. Se logra la completitud matemática.

El crecimiento futuro se centra en la amplitud de la plataforma: nuevo soporte de backend (próximamente RISC-V SVE), opciones de ancho de bits más amplias (cuantificación de 3 y 5 bits), optimizaciones mejoradas del compilador (transformaciones de bucle poliédricas), síntesis mejorada de FPGA (objetivos Lattice y Microchip), cobertura ISA adicional a medida que evoluciona el hardware.

Más backends significan más objetivos de implementación. Más soporte ISA significa un mejor rendimiento de la CPU en todas partes. Más opciones de ancho de bits significan un control de precisión más granular. Esto expande la cobertura integral de la plataforma sin añadir hinchazón algorítmica.

Cuando PyTorch lance la versión 3.0 con más operaciones, añadiremos soporte para arquitecturas de hardware más nuevas. Cuando TensorFlow alcance los 5 millones de líneas de código, optimizaremos nuestras implementaciones de backend para plataformas emergentes. Cuando los frameworks añadan operaciones, ampliaremos la cobertura de la plataforma a través de nuevos objetivos de implementación.

La ventaja de la plataforma integral crece con el tiempo. Más hardware compatible. Más escenarios de implementación habilitados. Más oportunidades de optimización explotadas. Las empresas europeas que construyen sobre esta plataforma se benefician de una cobertura en expansión sin interrupciones de compatibilidad ni costos de migración.

Reemplazando tu pila hoy

¿Listo para unificar tu desarrollo de IA fragmentado?

Dweve Core proporciona 1.930 algoritmos (415 primitivas, 500 kernels, 191 capas, 674 operaciones de alto nivel). Variantes en 6 backends (CPU SIMD, CUDA, FPGA Rust-HDL, WASM, ROCm, Metal). Optimizado para 5 ISAs (SSE2, AVX2, AVX-512, NEON, SVE/SVE2). Compatible con 6 anchos de bits (binario, 2/3/4/8 bits, ternario).

Una instalación. Una API. Una base de código. Seis backends. Todo lo que necesitas para la IA discreta de producción. Nada que no necesites.

Multibit adaptativo de binario a 8 bits. Optimización automática de hardware. Despacho ISA en tiempo de ejecución. Soporte de verificación formal. Inferencia en el dispositivo compatible con GDPR. Ejecución determinista para sistemas críticos de seguridad. Explicabilidad de la Ley de IA de la UE.

Precisión europea. Completitud matemática. Ingeniería de plataforma integral.

Deja de instalar diez frameworks. Construye IA en la pila completa.

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Dweve Core: Plataforma unificada completa para IA discreta. Una base de código, seis backends, ancho de bits adaptativo, ingeniería europea. Reemplaza tu cadena de herramientas fragmentada con una completitud enfocada.