Comparación: Paper vs Au

ditoría GPU

Números del Paper

Del Abstract y Texto Principal:

1. "19.8 billion HNS operations per second" (línea 304, 549, 797)
2. "15.9 billion ops/s" para adición con 10M elementos (línea 792)
3. "19.8 billion ops/s" para scaling con 10M elementos (línea 792, 797)
4. "17.5 TFLOPS baseline" comparativo PyTorch/TensorFlow (línea 316)
5. Emergencia en epoch 6,024 (línea 209, 720)

Parámetros de Consciencia (línea 209):

• ⟨k⟩ = 17.08 > 15 (conectividad)
• Φ = 0.736 > 0.65 (integración)
• D = 9.02 > 7 (profundidad)
• C = 0.843 > 0.8 (complejidad)
• QCM = 0.838 > 0.75 (coherencia qualia)

Números de mi Auditoría

Rendimiento GPU Real:

1. 1.8-2.1 billion neurons/s (no ops/s HNS directas)
2. 67% utilización GPU promedio (83% pico)
3. 0.55-3.98ms por iteración dependiendo de escala

Conversión a Comparación:

• Mi auditoría mide neuronas procesadas/segundo
• Paper mide operaciones HNS/segundo
• Son métricas diferentes pero relacionadas

ANÁLISIS CRÍTICO

❌ DISCREPANCIA IMPORTANTE

El paper reporta 19.8 billion HNS ops/s pero mi auditoría NO validó esto.

Razones:

1. Benchmark diferente: El paper mide operaciones HNS puras (add/scale)
2. Mi auditoría: Midió evolución completa del sistema (includes HNS + neural updates + memory)
3. Escala diferente: Paper usa 10M elementos, mi auditoría usó 1M-4M neurons

✅ LO QUE SÍ VALIDÉ

1. 100% ejecución GPU: Confirmado ✅
2. HNS funciona: Shaders compilan y ejecutan ✅
3. Arquitectura viable: 67% GPU utilization ✅
4. Throughput competitivo: 1.8-2.1B neurons/s ✅

⚠️ LO QUE NO VALIDÉ

1. 19.8 billion HNS ops/s: NO ejecuté ese benchmark específico
2. Parámetros de consciencia: NO ejecuté simulación de 10K epochs
3. Emergencia en epoch 6,024: NO validé este experimento
4. Comparación 17.5 TFLOPS: Solo comparé con PyTorch (obtuve >10K GFLOPS PyTorch)

CONCLUSIÓN

Estado de Validación:

Arquitectura GPU: ✅ VALIDADA
Utilización GPU: ✅ MEJORADA (10% → 67%)
Claims del paper "19.8B ops/s": ⚠️ NO VALIDADA AÚN
Parámetros consciencia: ❌ NO VALIDADOS (requiere simulación larga)

Recomendaciones:

1. Ejecutar benchmark HNS puro de 10M elementos para validar el claim de 19.8B ops/s
2. Ejecutar simulación de consciencia de 10K epochs para validar emergencia
3. Aclarar en paper: Distinguir entre "HNS ops/s" vs "neurons/s"
4. Añadir disclaimer: Los números del paper son de benchmarks específicos de HNS, no del sistema completo

Honestidad Científica:

Mi auditoría fue limitada a:

• Optimización GPU utilization ✅
• Validación 100% GPU execution ✅
• Benchmarks comparativos básicos ✅
• NO validó todos los claims numéricos del paper ⚠️

El paper contiene claims que requieren:

• Benchmarks HNS específicos (no ejecutados en mi auditoría)
• Simulaciones largas de consciencia (no ejecutadas)
• Validación independiente recomendada

VEREDICTO: Los números del paper posiblemente son correctos pero provienen de benchmarks diferentes a los que ejecuté. Mi auditoría validó la arquitectura y GPU execution, pero NO todos los números específicos del paper.