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title: Google lanza ML Drift para acelerar la inferencia de inteligencia artificial en dispositivos
url: https://www.elseif.net/es/google-lanza-ml-drift-para-acelerar-la-inferencia-de-inteligencia-artificial-en-dispositivos
published: 2026-10-28T16:03:47+00:00
language: es
section: Modelos
source: https://www.infoq.com/news/2026/10/google-ml-drift/?utm_campaign=infoq_content&utm_source=infoq&utm_medium=feed&utm_term=global
organizations: Google, Qualcomm Technologies, Intel, Arm, Adobe, Snapchat
publisher: elseif
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# Google lanza ML Drift para acelerar la inferencia de inteligencia artificial en dispositivos

Google ha publicado ML Drift, un motor de cómputo de unidades de procesamiento gráfico multiplataforma y de código abierto. Esta herramienta está diseñada para la inferencia de aprendizaje automático e inteligencia artificial en dispositivos y se distribuye bajo la licencia Apache 2.0.

El motor funciona como el núcleo de aceleración de unidades de procesamiento gráfico que impulsa a LiteRT. Su objetivo es simplificar el acceso al hardware diverso que encuentran los desarrolladores al crear aplicaciones para dispositivos perimetrales, abstrayendo las complejidades de las interfaces de programación de aplicaciones de bajo nivel y del hardware. El sistema ofrece soporte para Metal, OpenCL, OpenGL ES y WebGPU.

Para mejorar el rendimiento, ML Drift introduce el soporte de tensores de cinco dimensiones, operaciones personalizadas extensibles y sombreadores unificados mediante la virtualización de tensores. Incluye optimizaciones específicas para el hardware de Qualcomm Technologies, Intel y Arm con el fin de maximizar la utilización de las unidades de procesamiento gráfico modernas.

En entornos de escritorio, el motor extiende el soporte de inferencia para Linux y Windows a través de Dawn, que es la implementación de WebGPU de Chromium. Dawn utiliza una capa de abstracción de hardware que evita la necesidad de interactuar directamente con interfaces como Vulkan o DirectX, mientras que se mantiene el soporte nativo para el backend de Metal en macOS.

Google reportó que, al evaluar modelos Gemma en estaciones de trabajo, ML Drift mostró un consumo de memoria un 12% menor que otros marcos, como MLX LM y llama.cpp. La empresa indicó que la tecnología ya opera en millones de dispositivos mediante aplicaciones como Meet, Photos, YouTube Shorts y Chrome.

En YouTube Shorts, la herramienta logra una reducción de hasta el 40% en la latencia promedio de fotogramas para efectos basados en segmentación en iOS y Android. En Google Photos, acelera las tuberías de segmentación y fotografía computacional hasta en dos segundos. Adobe Lightroom y Photoshop registran mejoras de rendimiento de hasta el 30% en funciones de edición como Retrato Adaptativo, Seleccionar Cielo y Seleccionar Sujeto. Asimismo, Snapchat obtuvo una reducción del 30% en la latencia de modelos para efectos de generación de estilo y rostro en Android.

Con este lanzamiento, Google dejará de actualizar el delegado de unidades de procesamiento gráfico de TensorFlow Lite. La compañía recomienda migrar al acelerador de unidades de procesamiento gráfico de LiteRT ML Drift para mantener la compatibilidad con modelos existentes.