wafer

El agente de Wafer perfila la ruta de servicio completa en lugar de una sola capa, y señala si la latencia o el rendimiento vienen de la planificación, la decodificación, los kernels, la presión de memoria o un encaje incómodo del hardware. Ese diagnóstico guía todo lo que sigue, así que los cambios apuntan al cuello de botella real y no a una corazonada. Para un equipo atascado en una meseta de latencia, es la diferencia entre adivinar y medir. Se acabaron los retoques a ciegas.

El agente genera muchas configuraciones candidatas entre batching, decodificación, cuantización, motores de servicio, kernels y hardware, y luego mide cada una. Nada se despliega solo por teoría. Esta es la razón de fondo por la que existe la plataforma: lo que parece rápido sobre el papel a menudo pierde frente a otra combinación en la práctica. Confía en los números, no en la intuición.

Wafer escribe ops fusionadas, rutas de atención, variantes de GEMM y kernels de decodificación ajustados a una forma de modelo y un objetivo de hardware concretos. Son kernels de CUDA y sus equivalentes, y el mismo enfoque cubre HIP, Triton y NKI, así que abarca NVIDIA, AMD y otros stacks de aceleradores. Los kernels personalizados importan sobre todo cuando una ruta estándar deja rendimiento sobre la mesa.

Los motores de servicio se ajustan para el modelo exacto, la forma del tráfico, la presión de memoria y el objetivo de latencia, e incluyen el comportamiento del planificador, el manejo de la caché KV y los ajustes de ejecución. El autoajuste aquí elimina el barrido manual que la mayoría de los equipos haría a mano. También mantiene el motor alineado con cómo se comporta de verdad tu carga. Menos vigilancia, más rendimiento.

Wafer compara decodificación especulativa, cuantización FP8 y FP4, estrategias de batching y sharding de expertos para modelos MoE. Estas decisiones interactúan mucho, así que probarlas juntas supera a ajustarlas de una en una. Para quien sirve modelos grandes, la estrategia de decodificación suele ser donde se esconden las mayores ganancias. Sáltatela y dejas dinero sobre la mesa.

Cada candidato tiene que preservar la correctitud y cumplir tus metas de fiabilidad antes de poder desplegarse. Esa barrera importa cuando la optimización y la cuantización pueden cambiar las salidas sin avisar. Obtienes la mejora de velocidad sin canjear en silencio los resultados de los que dependen tus usuarios. Ese es el punto entero.

La plataforma se queda en el ciclo después del despliegue. Cuando el tráfico cambia, los modelos se actualizan o llega hardware nuevo, Wafer vuelve a medir y se adapta. El rendimiento de inferencia se desvía, así que un ajuste puntual tiende a quedarse obsoleto. El reajuste continuo es lo que mantiene un endpoint competitivo durante meses, no días.