Saltar al contenido
Enrique Tomás Martínez Beltrán
InicioInvestigaciónPublicacionesTemasDocenciaBlog
Contacto
EN/ES
InicioInvestigaciónPublicacionesTemasDocenciaBlogContacto
EN/ES

Enrique Tomás Martínez Beltrán

Investigación postdoctoral en IA, ciberseguridad y aprendizaje federado, con trabajo en análisis de amenazas, ciberdefensa de ciclo cerrado y aprendizaje descentralizado confiable.

  • Política de privacidad
  • Términos del servicio
  • Accesibilidad
  • Google Scholarse abre en una pestaña nueva
  • ORCIDse abre en una pestaña nueva
  • LinkedInse abre en una pestaña nueva
  • GitHubse abre en una pestaña nueva
Todos los perfiles
  • ResearchGatese abre en una pestaña nueva
  • Scopusse abre en una pestaña nueva
  • DBLPse abre en una pestaña nueva
  • Web of Sciencese abre en una pestaña nueva

Enrique Tomás Martínez Beltrán. Todos los derechos reservados.

Volver arriba

Este sitio carga analítica opcional de Google y proveedores externos de analítica solo si aceptas. Puedes rechazarla y seguir usando la web con normalidad.

  1. Inicio
  2. Notas de investigación sobre aprendizaje federado, ciberseguridad y ciberdefensa
  3. D-MoE: Mixture of Experts distribuida para LLMs en edge
D-MoEIA distribuidaMoELLMsIA en edgeSistemas descentralizados

D-MoE: Mixture of Experts distribuida para LLMs en edge

Enrutamiento entre dispositivos, restricciones de ancho de banda y el significado de descentralizar

Enrique Tomás Martínez Beltrán

Investigador postdoctoral en Informática

13 de agosto de 20269 min de lectura
  • LinkedInse abre en una pestaña nueva
  • Xse abre en una pestaña nueva
D-MoE: Mixture of Experts distribuida para LLMs en edge

La etiqueta D-MoE se usa para más de una idea en la literatura. Puede referirse a una mixture of experts dinámica o profunda, mientras que otros trabajos distribuyen el routing y el cómputo experto entre dispositivos. La distinción debe explicitarse antes de hacer una afirmación sobre el sistema.

En esta nota usamos D-MoE como abreviatura práctica de un despliegue distribuido de mixture of experts.

1. Qué se distribuye

Supón que el router está en el nodo rrr y el experto EiE_iEi​ en el nodo viv_ivi​. El camino de un token incluye ahora la transferencia de red:

T(ht)=Tr+∑i∈gt(Tlink(r,vi)+TEi)+Tmerge.T(h_t) = T_{r} + \sum_{i\in g_t}\left(T_{\text{link}}(r,v_i)+T_{E_i}\right) + T_{\text{merge}}.T(ht​)=Tr​+i∈gt​∑​(Tlink​(r,vi​)+TEi​​)+Tmerge​.

La activación dispersa reduce el cómputo experto por token, pero una mala colocación puede convertir la comunicación en el coste dominante.

2. Restricciones edge

Un despliegue distribuido debe tener en cuenta:

  • aceleradores heterogéneos,
  • latencia y disponibilidad intermitente de los enlaces,
  • residencia de los expertos en memoria,
  • privacidad de las representaciones de tokens,
  • fallos durante una petición enrutada,
  • desequilibrio causado por consultas correlacionadas.

El routing debe incluir disponibilidad y coste, no solo afinidad del modelo.

3. Distribuido no significa descentralizado automáticamente

Una arquitectura puede repartir expertos entre nodos edge y mantener un router central y una única autoridad. Puede ser la decisión correcta. Es diferente de un sistema peer-to-peer o descentralizado donde también se distribuyen coordinación y membresía.

Explicitar esta diferencia evita atribuir propiedades de privacidad o resiliencia que la arquitectura no proporciona.

4. Controles de fiabilidad y seguridad

Usa mensajes de routing autenticados, payloads acotados, señales de salud por experto y una ruta alternativa cuando un experto no esté disponible. Conserva qué expertos atendieron cada petición y con qué frecuencia cambió la ruta.

Un adversario que pueda influir en el routing podría producir denegación de servicio, extraer información de un experto especializado o provocar deriva sistemática de calidad. Estas amenazas deben formar parte de la evaluación desde el principio.

5. Un despliegue medido

Empieza con un plano de control centralizado y workers expertos distribuidos. Mide latencia, utilización y recuperación ante fallos. Después comprueba si descentralizar el routing mejora lo suficiente el requisito objetivo como para justificar su coste de coordinación.

D-MoE es un problema de sistemas antes que un eslogan. La ubicación del router, los expertos y la evidencia determina sus propiedades reales.

Esta nota es una síntesis original de diseño de MoE distribuido. No reproduce texto de ninguna fuente.

Lectura relacionada

  • Wireless Distributed Mixture of Experts for Large Language Models

Investigación relacionada

Mixture of Experts en LLMs: capacidad mediante enrutamiento selectivo

13 de agosto de 2026

Mixture of Experts en LLMs: capacidad mediante enrutamiento selectivo

Explicación orientada a sistemas de los modelos MoE, con routers, balanceo de expertos, capacidad por token y costes ocultos de la activación dispersa.

Drones, inteligencia en edge y DFL para operaciones de ciberdefensa

28 de mayo de 2026

Drones, inteligencia en edge y DFL para operaciones de ciberdefensa

Nota técnica sobre cómo flotas de drones pueden usar DFL para colaborar en modelos de detección sin exponer telemetría de misión.