KI-Schlußfolgerung im großen Maßstab: Erkundung der Hochleistungsarchitektur von NVIDIA Dynamo

Da die Künstliche-Intelligenz-(KI)-Technologie fortschreitet, ist der Bedarf an effizienten und skalierbaren Schlußfolgerungslösungen rapide gewachsen. Bald wird die KI-Schlußfolgerung voraussichtlich wichtiger werden als das Training, da Unternehmen sich auf das schnelle Ausführen von Modellen konzentrieren, um Echtzeit-Vorhersagen zu treffen. Diese Transformation betont die Notwendigkeit einer robusten Infrastruktur, um große Datenmengen mit minimalen Verzögerungen zu verarbeiten.

Die Schlußfolgerung ist in Branchen wie autonome Fahrzeuge, Betrugsbekämpfung und Echtzeit-Medizinische Diagnose von entscheidender Bedeutung. Sie hat jedoch einzigartige Herausforderungen, insbesondere wenn es um die Skalierung geht, um die Anforderungen von Aufgaben wie Video-Streaming, Live-Datenanalyse und Kundeninsights zu erfüllen. Traditionelle KI-Modelle haben Schwierigkeiten, diese Hochdurchsatz-Aufgaben effizient zu bewältigen, was oft zu hohen Kosten und Verzögerungen führt. Da Unternehmen ihre KI-Fähigkeiten erweitern, benötigen sie Lösungen, um große Mengen an Schlußfolgerungsanfragen zu verarbeiten, ohne die Leistung zu beeinträchtigen oder die Kosten zu erhöhen.

Dies ist der Punkt, an dem NVIDIA Dynamo (NVDA ) ins Spiel kommt. Im März 2025 gestartet, ist Dynamo ein neues KI-Framework, das die Herausforderungen der KI-Schlußfolgerung im großen Maßstab angehen soll. Es hilft Unternehmen, die Schlußfolgerung zu beschleunigen, während es eine starke Leistung beibehält und die Kosten senkt. Aufgebaut auf NVIDIAs robusten GPU-Architektur und integriert mit Tools wie CUDA, TensorRT und Triton, verändert Dynamo, wie Unternehmen die KI-Schlußfolgerung verwalten, und macht es für Unternehmen aller Größen einfacher und effizienter.

Die wachsende Herausforderung der KI-Schlußfolgerung im großen Maßstab

Die KI-Schlußfolgerung ist der Prozess, bei dem ein vorge trainiertes Machine-Learning-Modell verwendet wird, um Vorhersagen aus Echtzeit-Daten zu treffen, und sie ist für viele Echtzeit-KI-Anwendungen unerlässlich. Traditionelle Systeme haben jedoch oft Schwierigkeiten, die zunehmende Nachfrage nach KI-Schlußfolgerung zu bewältigen, insbesondere in Bereichen wie autonome Fahrzeuge, Betrugsbekämpfung und Gesundheitsdiagnose.

Die Nachfrage nach Echtzeit-KI wächst rasant, getrieben von der Notwendigkeit schneller, vor-Ort-Entscheidungen. Ein Bericht von Forrester aus Mai 2024 ergab, dass 67 % der Unternehmen generative KI in ihre Betriebe integrieren, was die Bedeutung von Echtzeit-KI unterstreicht. Die Schlußfolgerung steht im Mittelpunkt vieler KI-getriebener Aufgaben, wie z. B. das ermöglichen von selbstfahrenden Autos, um schnelle Entscheidungen zu treffen, das Erkennen von Betrug in Finanztransaktionen und die Unterstützung bei medizinischen Diagnosen wie der Analyse von medizinischen Bildern.

Trotz dieser Nachfrage haben traditionelle Systeme Schwierigkeiten, die Skalierung dieser Aufgaben zu bewältigen. Eines der Hauptprobleme ist die unzureichende Ausnutzung von GPUs. In vielen Systemen bleibt die GPU-Ausnutzung beispielsweise bei etwa 10 % bis 15 %, was bedeutet, dass ein erheblicher Teil der Rechenleistung ungenutzt bleibt. Wenn die Arbeitslast für die KI-Schlußfolgerung zunimmt, treten zusätzliche Herausforderungen auf, wie z. B. Speicherbegrenzungen und Cache-Thrashing, die zu Verzögerungen und Leistungsverlusten führen.

Die Erreichung einer geringen Latenz ist für Echtzeit-KI-Anwendungen von entscheidender Bedeutung, aber viele traditionelle Systeme haben Schwierigkeiten, dies zu bewältigen, insbesondere wenn sie Cloud-Infrastruktur verwenden. Ein McKinsey-Bericht zeigt, dass 70 % der KI-Projekte ihre Ziele nicht erreichen, weil sie Probleme mit der Datenqualität und -integration haben. Diese Herausforderungen unterstreichen die Notwendigkeit effizienterer und skalierbarer Lösungen; hier kommt NVIDIA Dynamo ins Spiel.

Optimierung der KI-Schlußfolgerung mit NVIDIA Dynamo

NVIDIA Dynamo ist ein Open-Source-, modulares Framework, das große KI-Schlußfolgerungsaufgaben in verteilten Multi-GPU-Umgebungen optimiert. Es zielt darauf ab, gemeinsame Herausforderungen in generativer KI und Reasoning-Modellen wie GPU-Unterauslastung, Speicherengpässen und ineffizienter Anfrage-Weiterleitung zu bewältigen. Dynamo kombiniert hardwarebewusste Optimierungen mit Software-Innovationen, um diese Probleme anzugehen und bietet eine effizientere Lösung für anspruchsvolle KI-Anwendungen.

Eines der wichtigsten Merkmale von Dynamo ist seine disaggregierte Servierarchitektur. Dieser Ansatz trennt die rechenintensive Prefill-Phase, die Kontextverarbeitung ausführt, von der Decode-Phase, die Token-Generierung beinhaltet. Durch die Zuweisung jeder Phase zu unterschiedlichen GPU-Clustern ermöglicht Dynamo eine unabhängige Optimierung. Die Prefill-Phase verwendet Hochspeicher-GPUs für eine schnellere Kontextaufnahme, während die Decode-Phase Latenz-optimierte GPUs für eine effiziente Token-Generierung verwendet. Diese Trennung verbessert die Durchsatzleistung und macht Modelle wie Llama 70B um das Doppelte schneller.

Es enthält einen GPU-Ressourcen-Planer, der die GPU-Zuweisung dynamisch basierend auf der Echtzeit-Auslastung plant, um die Arbeitslast zwischen den Prefill- und Decode-Clustern zu optimieren und Überprovisionierung und Leerläufe zu vermeiden. Ein weiteres wichtiges Merkmal ist der KV-Cache-bewusste Smart-Router, der sicherstellt, dass eingehende Anfragen an GPUs weitergeleitet werden, die relevante KV-Cache-Daten enthalten, wodurch redundante Berechnungen minimiert und die Effizienz verbessert werden. Dieses Merkmal ist besonders vorteilhaft für Multi-Step-Reasoning-Modelle, die mehr Token als Standard-Großsprachmodelle generieren.

Die NVIDIA-Inference-TranXfer-Bibliothek (NIXL) ist ein weiteres wichtiges Komponent, das eine niedrigverzögerte Kommunikation zwischen GPUs und heterogenen Speicher-/Speicherebenen wie HBM und NVMe ermöglicht. Diese Funktion unterstützt die submillisekundige KV-Cache-Abruf, die für zeitkritische Aufgaben von entscheidender Bedeutung ist. Der verteilte KV-Cache-Manager hilft auch, weniger häufig abgerufene Cache-Daten auf Systemspeicher oder SSDs zu verlagern, wodurch GPU-Speicher für aktive Berechnungen freigegeben wird. Dieser Ansatz verbessert die Gesamtsystemleistung um bis zu 30-mal, insbesondere für große Modelle wie DeepSeek-R1 671B.

NVIDIA Dynamo integriert sich in NVIDIAs vollständigen Stack, einschließlich CUDA, TensorRT und Blackwell-GPUs, und unterstützt beliebte Schlußfolgerungs-Backends wie vLLM und TensorRT-LLM. Benchmarks zeigen bis zu 30-mal höhere Token pro GPU pro Sekunde für Modelle wie DeepSeek-R1 auf GB200-NVL72-Systemen.

Als Nachfolger des Triton-Inference-Servers ist Dynamo für KI-Fabriken konzipiert, die skalierbare, kosteneffiziente Schlußfolgerungslösungen erfordern. Es profitiert autonome Systeme, Echtzeit-Analytics und Multi-Modell-Workflows. Sein Open-Source- und modulares Design ermöglicht auch eine einfache Anpassung, was es für verschiedene KI-Arbeitslasten anpassbar macht.

Echtzeit-Anwendungen und Brancheneinfluss

NVIDIA Dynamo hat seinen Wert in Branchen unter Beweis gestellt, in denen Echtzeit-KI-Schlußfolgerung von entscheidender Bedeutung ist. Es verbessert autonome Systeme, Echtzeit-Analytics und KI-Fabriken und ermöglicht Hochdurchsatz-KI-Anwendungen.

Unternehmen wie Together AI haben Dynamo verwendet, um die Schlußfolgerungsarbeitslast zu skalieren und bis zu 30-mal höhere Kapazitäten bei der Ausführung von DeepSeek-R1-Modellen auf NVIDIA-Blackwell-GPUs zu erreichen. Darüber hinaus verbessert Dynamos intelligente Anfrage-Weiterleitung und GPU-Planung die Effizienz bei großen KI-Einsätzen.

Wettbewerbsvorteil: Dynamo vs. Alternativen

NVIDIA Dynamo bietet wichtige Vorteile gegenüber Alternativen wie AWS Inferentia und Google (GOOGL ) TPUs. Es ist darauf ausgelegt, große KI-Arbeitslasten effizient zu bewältigen, indem es die GPU-Planung, Speicherbewirtschaftung und Anfrage-Weiterleitung optimiert, um die Leistung über mehrere GPUs hinweg zu verbessern. Im Gegensatz zu AWS Inferentia, das eng an die AWS-Cloud-Infrastruktur gebunden ist, bietet Dynamo Flexibilität, indem es sowohl Hybrid-Cloud- als auch On-Premises-Einsätze unterstützt, was Unternehmen hilft, eine Anbieter-Abhängigkeit zu vermeiden.

Eine der Stärken von Dynamo ist seine Open-Source-Modulararchitektur, die es Unternehmen ermöglicht, das Framework an ihre Bedürfnisse anzupassen. Es optimiert jeden Schritt des Schlußfolgerungsprozesses, um sicherzustellen, dass KI-Modelle reibungslos und effizient laufen, während es den bestmöglichen Gebrauch von verfügbaren Rechenressourcen macht. Mit seinem Fokus auf Skalierbarkeit und Flexibilität ist Dynamo für Unternehmen geeignet, die nach einer kosteneffizienten und leistungsstarken KI-Schlußfolgerungslösung suchen.

Das Fazit

NVIDIA Dynamo verändert die Welt der KI-Schlußfolgerung, indem es eine skalierbare und effiziente Lösung für die Herausforderungen bietet, mit denen Unternehmen bei Echtzeit-KI-Anwendungen konfrontiert sind. Sein Open-Source- und modulares Design ermöglicht es, die GPU-Nutzung zu optimieren, den Speicher besser zu verwalten und Anfragen effizienter zu weiterleiten, was es für große KI-Aufgaben ideal macht. Durch die Trennung wichtiger Prozesse und die dynamische Anpassung von GPUs verbessert Dynamo die Leistung und senkt die Kosten.

Im Gegensatz zu traditionellen Systemen oder Wettbewerbern unterstützt Dynamo Hybrid-Cloud- und On-Premises-Einsätze, was Unternehmen mehr Flexibilität bietet und die Abhängigkeit von einem Anbieter reduziert. Mit seiner beeindruckenden Leistung und Anpassungsfähigkeit setzt NVIDIA Dynamo einen neuen Standard für die KI-Schlußfolgerung, indem es Unternehmen eine fortschrittliche, kosteneffiziente und skalierbare Lösung für ihre KI-Bedürfnisse bietet.