AI-inferens i stor skala: En udforskning af NVIDIA Dynammos højpræstationsarkitektur

Som kunstig intelligens (AI)-teknologi udvikler sig, er behovet for effektive og skalerbare inferensløsninger vokset hurtigt. Snart forventes AI-inferens at blive mere vigtig end træning, da virksomheder fokuserer på at køre modeller hurtigt for at kunne lave realtidsprædiktioner. Denne transformation understreger behovet for en robust infrastruktur til at håndtere store mængder data med minimale forsinkelser.

Inferens er afgørende i brancher som autonome køretøjer, svindelforebyggelse og realtidsmedicinske diagnoser. Men det har unikke udfordringer, især når det skal skaleres for at imødekomme kravene til opgaver som video-streaming, realtidsdataanalyse og kundesynspunkter. Traditionelle AI-modeller kæmper for at håndtere disse høj-gennemstrømningsopgaver effektivt, hvilket ofte fører til høje omkostninger og forsinkelser. Da virksomheder udvider deres AI-kapaciteter, har de brug for løsninger til at håndtere store mængder inferensanmodninger uden at gå på kompromis med ydeevnen eller øge omkostningerne.

Dette er, hvor NVIDIA Dynamo (NVDA ) kommer ind i billedet. Lanceret i marts 2025 er Dynamo et nyt AI-rammework designet til at tackle udfordringerne med AI-inferens i stor skala. Det hjælper virksomheder med at accelerere inferens-arbejdsbelastninger, mens det opretholder en stærk ydeevne og reducerer omkostninger. Bygget på NVIDIA’s robuste GPU-arkitektur og integreret med værktøjer som CUDA, TensorRT og Triton, ændrer Dynamo, hvordan virksomheder håndterer AI-inferens, og gør det lettere og mere effektivt for virksomheder af alle størrelser.

Den voksende udfordring med AI-inferens i stor skala

AI-inferens er processen med at bruge en forudtrænet maskinlæringsmodel til at lave prædiktioner fra virkelige data, og det er afgørende for mange realtids-AI-applikationer. Men traditionelle systemer møder ofte vanskeligheder med at håndtere den stigende efterspørgsel efter AI-inferens, især i områder som autonome køretøjer, svindelforebyggelse og sundhedsdiagnoser.

Efterspørgslen efter realtids-AI er voksende hurtigt, drevet af behovet for hurtig, på-stedet beslutningstagning. En rapport fra Forrester fra maj 2024 fandt, at 67% af virksomheder integrerer generativ AI i deres operationer, hvilket understreger vigtigheden af realtids-AI. Inferens er i hjertet af mange AI-drevne opgaver, såsom at aktivere selv kørende biler til at træffe hurtige beslutninger, opdage svindel i finansielle transaktioner og hjælpe med medicinske diagnoser som analyse af medicinske billeder.

Trods denne efterspørgsel kæmper traditionelle systemer for at håndtere omfanget af disse opgaver. En af de primære udfordringer er underudnyttelse af GPU’er. For eksempel forbliver GPU-udnyttelse i mange systemer omkring 10% til 15%, hvilket betyder, at betydelig beregningskraft er underudnyttet. Da arbejdsbelastningen for AI-inferens øges, opstår der yderligere udfordringer, såsom hukommelsesbegrænsninger og cache-thrashing, der forårsager forsinkelser og reducerer den overordnede ydeevne.

At opnå lav ventetid er afgørende for realtids-AI-applikationer, men mange traditionelle systemer kæmper for at følge med, især når de bruger cloud-infrastruktur. En McKinsey-rapport afslører, at 70% af AI-projekter ikke opfylder deres mål på grund af datakvalitets- og integrationsproblemer. Disse udfordringer understreger behovet for mere effektive og skalerbare løsninger; det er her, hvor NVIDIA Dynamo træder ind.

Optimering af AI-inferens med NVIDIA Dynamo

NVIDIA Dynamo er et åbent, modulært rammework, der optimerer store AI-inferensopgaver i distribuerede multi-GPU-miljøer. Det har til formål at tackle almindelige udfordringer i generativ AI og resonansmodeller, såsom GPU-underudnyttelse, hukommelsesbegrænsninger og ineffektiv anmodning om routing. Dynamo kombinerer hardware-orienterede optimeringer med software-innovationer for at løse disse problemer og tilbyder en mere effektiv løsning for høj-krævende AI-applikationer.

En af de vigtigste funktioner i Dynamo er dets adskilte serveringsarkitektur. Denne tilgang adskiller den beregningsintensive forudfyldningsfase, der håndterer kontekstbehandling, fra afkodningsfasen, der omfatter token-generering. Ved at tildele hver fase til separate GPU-kluster, giver Dynamo mulighed for uafhængig optimering. Forudfyldningsfasen bruger højhukommelses-GPU’er til hurtigere kontekstindtagelse, mens afkodningsfasen bruger ventetids-optimerede GPU’er til effektiv token-streaming. Denne adskillelse forbedrer gennemstrømningen og gør modeller som Llama 70B dobbelt så hurtige.

Det inkluderer en GPU-ressourceplanlægger, der dynamisk planlægger GPU-allokering baseret på realtids-udnyttelse, og optimerer arbejdsbelastninger mellem forudfyldnings- og afkodningsklusterne for at forhindre over-udbygning og inaktive cykler. En anden vigtig funktion er den KV-cache-bevidste smart router, der sikrer, at indgående anmodninger dirigeres til GPU’er, der indeholder relevante KV-cache-data, og dermed minimiserer redundant beregning og forbedrer effektiviteten. Denne funktion er særligt gavnlig for multi-trins resonansmodeller, der genererer flere tokens end standard store sprogmodeller.

NVIDIA Inference TranXfer Library (NIXL) er en anden kritisk komponent, der muliggør lav-ventetid kommunikation mellem GPU’er og heterogene hukommelses-/lagringsniveauer som HBM og NVMe. Denne funktion understøtter under-millisekund KV-cache-hentning, hvilket er afgørende for tidssensitive opgaver. Den distribuerede KV-cache-manager hjælper også med at offloade mindre hyppigt anvendt cache-data til systemhukommelse eller SSD’er, og frigør dermed GPU-hukommelse til aktive beregninger. Denne tilgang forbedrer den overordnede systemsydeevne op til 30 gange, især for store modeller som DeepSeek-R1 671B.

NVIDIA Dynamo integrerer med NVIDIA’s fulde stak, herunder CUDA, TensorRT og Blackwell-GPU’er, og understøtter populære inferens-bagender som vLLM og TensorRT-LLM. Benchmark-test viser op til 30 gange flere tokens per GPU per sekund for modeller som DeepSeek-R1 på GB200 NVL72-systemer.

Som efterfølgeren til Triton Inference Server er Dynamo designet til AI-fabrikker, der kræver skalerbare, omkostningseffektive inferensløsninger. Det giver fordele til autonome systemer, realtidsanalyse og multi-model-agente-arbejdsgange. Dets åbne og modulære design giver også mulighed for let tilpasning, hvilket gør det tilpasningsdygtigt for diverse AI-arbejdsbelastninger.

Realtids-applikationer og branchepåvirkning

NVIDIA Dynamo har demonstreret værdi på tværs af brancher, hvor realtids-AI-inferens er afgørende. Det forbedrer autonome systemer, realtidsanalyse og AI-fabrikker, og muliggør høj-gennemstrømnings-AI-applikationer.

Virksomheder som Together AI har brugt Dynamo til at skalerer inferens-arbejdsbelastninger og har opnået op til 30 gange kapacitetsforbedring, når de kører DeepSeek-R1-modeller på NVIDIA Blackwell-GPU’er. Desuden forbedrer Dynamons intelligente anmodnings-routing og GPU-planlægning effektiviteten i store AI-udrulninger.

Konkurrencemæssig fordel: Dynamo vs. alternativer

NVIDIA Dynamo tilbyder nøglefordele i forhold til alternativer som AWS Inferentia og Google (GOOGL ) TPUs. Det er designet til at håndtere store AI-arbejdsbelastninger effektivt, og optimerer GPU-planlægning, hukommelsesstyring og anmodnings-routing for at forbedre ydeevnen på tværs af multiple GPU’er. I modsætning til AWS Inferentia, der er tæt knyttet til AWS-cloud-infrastruktur, giver Dynamo fleksibilitet ved at understøtte både hybrid-cloud- og on-premise-udrulninger, og hjælper virksomheder med at undgå vendor-låsning.

En af Dynamons styrker er dets åbne, modulære arkitektur, der giver virksomheder mulighed for at tilpasse rammeværket efter deres behov. Det optimerer hver fase af inferensprocessen og sikrer, at AI-modellerne kører jævnt og effektivt, og udnytter de tilgængelige beregningsressourcer på bedst mulig vis. Med sin fokus på skalerbarhed og fleksibilitet er Dynamo velegnet til virksomheder, der søger en omkostningseffektiv og højpræsterende AI-inferensløsning.

Det endelige punkt

NVIDIA Dynamo ændrer verden af AI-inferens ved at tilbyde en skalerbar og effektiv løsning til de udfordringer, virksomheder står overfor med realtids-AI-applikationer. Dets åbne og modulære design giver mulighed for at optimere GPU-brug, hukommelsesstyring og anmodnings-routing, og gør det perfekt til store AI-opgaver. Ved at adskille nøgleprocesser og give GPU’er mulighed for at tilpasse sig dynamisk, forbedrer Dynamo ydeevnen og reducerer omkostningerne.

I modsætning til traditionelle systemer eller konkurrenter understøtter Dynamo både hybrid-cloud- og on-premise-udrulninger, og giver virksomheder mere fleksibilitet og reducerer afhængigheden af en enkelt leverandør. Med sin imponerende ydeevne og tilpasningsdygtighed sætter NVIDIA Dynamo en ny standard for AI-inferens, og tilbyder virksomheder en avanceret, omkostningseffektiv og skalerbar løsning til deres AI-behov.