El stack técnico del RNGD opera en capas optimizadas para minimizar latencia y maximizar throughput.

Stack Software

bash

Flujo típico de despliegue

1. Model Export: PyTorch -> ONNX -> FuriosaIR
2. Compilation: furiosa-compiler model.onnx -o compiled.bin
3. Deployment: furiosa-runtime serve compiled.bin --port 8080

Pipeline de Inferencia

1. Carga del Modelo: El compilador Furiosa optimiza el grafo computacional:

• Fusión de operaciones (op fusion)
• Asignación de memoria HBM2E
• Planificación de ejecución multi-tile

2. Ejecución en Runtime:

• Batching dinámico: Agrupa peticiones automáticamente
• Streaming: Procesa datos sin espera de batch completo
• Zero-copy: Evita copias innecesarias host-device

3. Optimizaciones Clave:

• Cuantización INT8/FP16: Reduce tamaño 2-4x con mínima pérdida
• Kernel fusion: Combina operaciones en un solo kernel
• Prefetching: Carga datos mientras se computa

El sistema reporta métricas en tiempo real vía Prometheus para monitoring de producción.

• Compilación offline con optimizaciones estáticas
• Runtime con batching y streaming inteligente
• Monitoreo completo con métricas Prometheus

El RNGD resuelve el cuello de botella económico de inferencia de IA: el costo por operación.

ROI Cuantificado

Para una empresa procesando 10M de inferencias/día:

• GPU A100: $40k/año en energía + $3k/mes cloud
• RNGD: $8k/año en energía + $0 (on-premise)
• Ahorro: ~$400k anuales con ROI < 6 meses

Casos de Uso Prioritarios

1. Computer Vision Retail: Detección de productos en tiempo real

• Latencia requerida: <50ms
• RNGD ofrece: 25ms p99

2. Procesamiento de Lenguaje Natural: Chatbots empresariales

• Modelo: BERT-large (340M parámetros)
• Throughput: 1200 QPS vs 400 QPS en GPU T4

3. Análisis Financiero: Detección de fraudes

• Requiere: Privacidad de datos (GDPR, SOX)
• Ventaja: On-premise elimina riesgo de data leakage

Industrias beneficiadas: FinTech, Retail, Manufacturing, Healthcare. Norvik Tech ha implementado soluciones similares en entornos de alta exigencia.

• ROI < 6 meses para cargas intensivas
• Cumplimiento regulatorio nativo (on-premise)
• Performance 3x superior vs GPUs entry-level

El RNGD no es solución universal. Aquí definimos cuándo aplicarlo y cuándo evitarlo.

✅ Use RNGD si:

• Inferencia > 80% de tu workload (vs training)
• Latencia < 100ms es requisito crítico
• Costo operativo es prioridad (escala > 1M inferencias/día)
• Soberanía de datos es obligatoria

❌ Evite RNGD si:

• Entrenamiento frecuente: No está optimizado para training
• Modelos pequeños: Overkill para < 10M parámetros
• Workload esporádico: Cloud puede ser más económico

Guía de Implementación

1. Evaluación: Profilea tu workload actual con furiosa-bench
2. Pilot: 2-4 semanas con 1 servidor
3. Escalado: Añade nodos según demanda (escala horizontal)
4. Optimización: Ajusta cuantización y batch size

Error común: No usar el compilador Furiosa. El código ONNX crudo pierde 30-40% de performance. Siempre compila con el toolchain oficial.

Norvik Tech recomienda análisis previo de modelos para asegurar compatibilidad y estimar ganancias reales.

• Ideal para inferencia masiva y continua
• Evite si training es workload principal
• Siempre compile con FuriosaSDK para máximo rendimiento