Inférence IA à grande échelle : exploration de l'architecture hautes performances de NVIDIA Dynamo

As Intelligence artificielle (AI) Avec les progrès technologiques, le besoin de solutions d'inférence efficaces et évolutives s'est rapidement accru. L'inférence de l'IA devrait bientôt prendre le pas sur la formation, les entreprises se concentrant sur l'exécution rapide de modèles pour réaliser des prédictions en temps réel. Cette transformation souligne la nécessité d'une infrastructure robuste pour traiter de grandes quantités de données avec des délais minimaux.

L'inférence est essentielle dans des industries comme véhicules autonomes, la détection des fraudes et les diagnostics médicaux en temps réel. Cependant, cette technologie présente des défis uniques, notamment lorsqu'elle doit évoluer pour répondre aux exigences de tâches telles que le streaming vidéo, l'analyse de données en direct et la connaissance client. Les modèles d'IA traditionnels peinent à gérer efficacement ces tâches à haut débit, ce qui entraîne souvent des coûts et des retards élevés. À mesure que les entreprises développent leurs capacités d'IA, elles ont besoin de solutions pour gérer d'importants volumes de demandes d'inférence sans sacrifier les performances ni augmenter les coûts.

C'est ici que NVIDIA Dynamo Lancé en mars 2025, Dynamo est un nouveau framework d'IA conçu pour relever les défis de l'inférence IA à grande échelle. Il aide les entreprises à accélérer leurs charges de travail d'inférence tout en maintenant des performances élevées et en réduisant les coûts. Basé sur l'architecture GPU robuste de NVIDIA et intégré à des outils comme CUDA, TensorRT et Triton, Dynamo révolutionne la gestion de l'inférence IA, la rendant plus simple et plus efficace pour les entreprises de toutes tailles.

Le défi croissant de l'inférence de l'IA à grande échelle

L'inférence de l'IA est le processus consistant à utiliser une IA pré-entraînée machine learning Le modèle permet de réaliser des prédictions à partir de données réelles, et il est essentiel à de nombreuses applications d'IA en temps réel. Cependant, les systèmes traditionnels peinent souvent à répondre à la demande croissante d'inférences IA, notamment dans des domaines comme les véhicules autonomes, la détection des fraudes et les diagnostics médicaux.

La demande d'IA en temps réel croît rapidement, stimulée par le besoin de prise de décision rapide et immédiate. Mai 2024 Forrester Un rapport a révélé que 67 % des entreprises intègrent IA générative dans leurs opérations, soulignant l'importance de l'IA en temps réel. L'inférence est au cœur de nombreuses tâches pilotées par l'IA, comme permettre aux voitures autonomes de prendre des décisions rapides, détecter les fraudes dans les transactions financières et faciliter les diagnostics médicaux comme l'analyse d'images médicales.

Malgré cette demande, les systèmes traditionnels peinent à gérer l'ampleur de ces tâches. L'un des principaux problèmes est la sous-utilisation des GPU. Par exemple, dans de nombreux systèmes, l'utilisation des GPU reste autour de 10 à 15 %, ce qui signifie qu'une puissance de calcul importante est sous-utilisée. À mesure que la charge de travail liée à l'inférence IA augmente, des défis supplémentaires apparaissent, tels que les limites de mémoire et l'épuisement du cache, qui entraînent des retards et réduisent les performances globales.

Obtenir une faible latence est crucial pour les applications d'IA en temps réel, mais de nombreux systèmes traditionnels ont du mal à suivre, en particulier lorsqu'ils utilisent une infrastructure cloud. Rapport McKinsey Une étude révèle que 70 % des projets d'IA n'atteignent pas leurs objectifs en raison de problèmes de qualité et d'intégration des données. Ces défis soulignent la nécessité de solutions plus efficaces et évolutives ; c'est là qu'intervient NVIDIA Dynamo.

Optimisation de l'inférence de l'IA avec NVIDIA Dynamo

NVIDIA Dynamo est un framework open source modulaire qui optimise les tâches d'inférence d'IA à grande échelle dans des environnements multi-GPU distribués. Il vise à relever les défis courants de l'IA générative et des modèles de raisonnement, tels que la sous-utilisation du GPU, les goulots d'étranglement mémoire et le routage inefficace des requêtes. Dynamo combine des optimisations matérielles et des innovations logicielles pour résoudre ces problèmes, offrant ainsi une solution plus performante pour les applications d'IA à forte demande.

L'une des principales caractéristiques de Dynamo est son architecture de service désagrégée. Cette approche sépare la phase de pré-remplissage, gourmande en calculs et chargée du traitement du contexte, de la phase de décodage, qui implique la génération de jetons. En attribuant chaque phase à des clusters de GPU distincts, Dynamo permet une optimisation indépendante. La phase de pré-remplissage utilise des GPU à haute mémoire pour une ingestion de contexte plus rapide, tandis que la phase de décodage utilise des GPU à latence optimisée pour un streaming de jetons efficace. Cette séparation améliore le débit, permettant ainsi des modèles comme Lama 70B deux fois plus vite.

Il intègre un planificateur de ressources GPU qui planifie dynamiquement l'allocation des GPU en fonction de leur utilisation en temps réel, optimisant ainsi les charges de travail entre les clusters de pré-remplissage et de décodage afin d'éviter le surprovisionnement et les cycles d'inactivité. Autre fonctionnalité clé : le routeur intelligent compatible avec le cache KV, qui garantit que les requêtes entrantes sont dirigées vers les GPU contenant les données de cache clé-valeur (KV) pertinentes, minimisant ainsi les calculs redondants et améliorant l'efficacité. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les modèles de raisonnement multi-étapes qui génèrent plus de jetons que les modèles de langage standard.

Bibliothèque NVIDIA Inference TranXfer (NIXL) est un autre composant essentiel, permettant une communication à faible latence entre les GPU et les niveaux de mémoire/stockage hétérogènes comme HBM et NVMe. Cette fonctionnalité prend en charge la récupération du cache KV en moins d'une milliseconde, essentielle pour les tâches urgentes. Le gestionnaire de cache KV distribué permet également de décharger les données de cache les moins fréquemment consultées vers la mémoire système ou les SSD, libérant ainsi de la mémoire GPU pour les calculs actifs. Cette approche améliore jusqu'à 30 fois les performances globales du système, en particulier pour les modèles volumineux comme le DeepSeek-R1 671B.

NVIDIA Dynamo s'intègre à la pile complète de NVIDIA, notamment aux GPU CUDA, TensorRT et Blackwell, tout en prenant en charge les backends d'inférence populaires comme vLLM et TensorRT-LLM. Les benchmarks montrent des jetons jusqu'à 30 fois plus élevés par GPU et par seconde pour des modèles comme DeepSeek-R1 sur les systèmes GB200 NVL72.

Successeur du serveur d'inférence Triton, Dynamo est conçu pour les usines d'IA nécessitant des solutions d'inférence évolutives et rentables. Il est adapté aux systèmes autonomes, aux analyses en temps réel et aux workflows agentiques multi-modèles. Sa conception open source et modulaire facilite également la personnalisation, le rendant ainsi adaptable à diverses charges de travail d'IA.

Applications du monde réel et impact sur l'industrie

NVIDIA Dynamo a démontré sa valeur dans les secteurs où l'inférence d'IA en temps réel est essentielle. Il optimise les systèmes autonomes, l'analyse en temps réel et les usines d'IA, permettant ainsi des applications d'IA à haut débit.

Des entreprises comme Ensemble IA Nous avons utilisé Dynamo pour faire évoluer nos charges de travail d'inférence, obtenant jusqu'à 30 fois plus de capacité lors de l'exécution de modèles DeepSeek-R1 sur des GPU NVIDIA Blackwell. De plus, le routage intelligent des requêtes et la planification GPU de Dynamo améliorent l'efficacité des déploiements d'IA à grande échelle.

Avantage concurrentiel : Dynamo vs. Alternatives

NVIDIA Dynamo offre des avantages clés par rapport à des alternatives comme AWS Inferentia et les TPU Google. Conçu pour gérer efficacement les charges de travail d'IA à grande échelle, il optimise la planification GPU, la gestion de la mémoire et le routage des requêtes afin d'améliorer les performances sur plusieurs GPU. Contrairement à AWS Inferentia, étroitement lié à l'infrastructure cloud AWS, Dynamo offre une flexibilité optimale en prenant en charge les déploiements cloud hybrides et sur site, évitant ainsi aux entreprises la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur.

L'un des points forts de Dynamo réside dans son architecture modulaire open source, qui permet aux entreprises de personnaliser le framework selon leurs besoins. Elle optimise chaque étape du processus d'inférence, garantissant le bon fonctionnement et l'efficacité des modèles d'IA tout en optimisant l'utilisation des ressources de calcul disponibles. Grâce à son approche axée sur l'évolutivité et la flexibilité, Dynamo convient aux entreprises à la recherche d'une solution d'inférence d'IA rentable et performante.

En résumé

NVIDIA Dynamo révolutionne l'inférence IA en proposant une solution évolutive et performante aux défis des applications d'IA temps réel pour les entreprises. Sa conception open source et modulaire lui permet d'optimiser l'utilisation du GPU, de mieux gérer la mémoire et d'acheminer les requêtes plus efficacement, ce qui en fait la solution idéale pour les tâches d'IA à grande échelle. En séparant les processus clés et en permettant aux GPU de s'ajuster dynamiquement, Dynamo optimise les performances et réduit les coûts.

Contrairement aux systèmes traditionnels ou concurrents, Dynamo prend en charge les configurations cloud hybrides et sur site, offrant aux entreprises plus de flexibilité et réduisant leur dépendance vis-à-vis d'un fournisseur. Grâce à ses performances et à son adaptabilité impressionnantes, NVIDIA Dynamo établit une nouvelle norme en matière d'inférence IA, offrant aux entreprises une solution avancée, économique et évolutive pour leurs besoins en IA.