Un desarrollador ha logrado multiplicar por 4.6 la velocidad de generación de texto en una tarjeta gráfica Nvidia GeForce RTX 3090 , ejecutando el modelo de lenguaje Qwen3.8-27B . RTX 3090: logran multiplicar por 4,6x su rendimiento en IA Con este ajuste, el rendimiento pasó de unos modestos 82 tokens por segundo a una marca de 382 tok/s. Lo destacable de este logro es que se alcanzó exclusivamente mediante optimizaciones en el motor de inferencia, sin modificar nada más de la GPU.
Un desarrollador ha logrado multiplicar por 4.6 la velocidad de generación de texto en una tarjeta gráfica Nvidia GeForce RTX 3090, ejecutando el modelo de lenguaje Qwen3.8-27B. Con este ajuste, el rendimiento pasó de unos modestos 82 tokens por segundo a una marca de 382 tok/s. Lo destacable de este logro es que se alcanzó exclusivamente mediante optimizaciones en el motor de inferencia, sin modificar nada más de la GPU. El principal cuello de botella en la generación de texto con inteligencia artificial no está en la potencia de cálculo, sino en la velocidad de la memoria. Para cada nuevo token, la GPU debe extraer los pesos del modelo alojados en la VRAM, lo que provoca que el procesador pase gran parte del tiempo inactivo esperando datos. Para resolver esta limitación, el usuario aplicó un conjunto de técnicas, destacando entre ellos el decodificado especulativo (speculative decoding). Qwen3.8-27B reportedly went from 82 to 381 tokens/sec on a single RTX 3090 with 24GB VRAM. That’s a 4.6× increase without upgrading the GPU or changing the model. Te recomendamos nuestra guía sobre las mejores tarjetas gráficas del mercado Esta estrategia emplea algoritmos para proponer o a
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