L’inférence IA à grande échelle : Explorer l’architecture haute performance de NVIDIA Dynamo

À mesure que la technologie d’intelligence artificielle (IA) progresse, le besoin de solutions d’inférence efficaces et évolutives a augmenté rapidement. Bientôt, l’inférence IA devrait devenir plus importante que la formation, car les entreprises se concentrent sur l’exécution rapide de modèles pour faire des prédictions en temps réel. Cette transformation met en évidence la nécessité d’une infrastructure robuste pour gérer de grandes quantités de données avec des délais minimaux.

L’inférence est vitale dans des industries comme les véhicules autonomes, la détection de la fraude et les diagnostics médicaux en temps réel. Cependant, elle présente des défis uniques, notamment lorsqu’il s’agit de répondre aux demandes de tâches comme la diffusion de vidéos, l’analyse de données en temps réel et les informations client. Les modèles d’IA traditionnels ont du mal à gérer ces tâches à haut débit de manière efficace, ce qui entraîne souvent des coûts élevés et des retards. À mesure que les entreprises élargissent leurs capacités d’IA, elles ont besoin de solutions pour gérer de grandes volumes de demandes d’inférence sans sacrifier les performances ou augmenter les coûts.

C’est là que NVIDIA Dynamo (NVDA ) entre en jeu. Lancé en mars 2025, Dynamo est un nouveau cadre d’IA conçu pour relever les défis de l’inférence d’IA à grande échelle. Il aide les entreprises à accélérer les charges de travail d’inférence tout en maintenant de solides performances et en réduisant les coûts. Conçu sur l’architecture de GPU robuste de NVIDIA et intégré à des outils comme CUDA, TensorRT et Triton, Dynamo change la façon dont les entreprises gèrent l’inférence d’IA, la rendant plus facile et plus efficace pour les entreprises de toutes tailles.

Le défi croissant de l’inférence d’IA à grande échelle

L’inférence d’IA est le processus d’utilisation d’un modèle d’apprentissage automatique pré-entraîné pour faire des prédictions à partir de données du monde réel, et elle est essentielle pour de nombreuses applications d’IA en temps réel. Cependant, les systèmes traditionnels ont souvent du mal à gérer la demande croissante d’inférence d’IA, notamment dans des domaines comme les véhicules autonomes, la détection de la fraude et les diagnostics médicaux.

La demande d’IA en temps réel augmente rapidement, poussée par le besoin de prise de décision rapide et sur place. Un rapport Forrester de mai 2024 a révélé que 67 % des entreprises intègrent l’intelligence artificielle générative dans leurs opérations, mettant en évidence l’importance de l’IA en temps réel. L’inférence est au cœur de nombreuses tâches d’IA, telles que permettre aux voitures autonomes de prendre des décisions rapides, détecter la fraude dans les transactions financières et aider dans les diagnostics médicaux comme l’analyse d’images médicales.

Malgré cette demande, les systèmes traditionnels ont du mal à gérer l’échelle de ces tâches. L’un des principaux problèmes est la sous-utilisation des GPU. Par exemple, l’utilisation des GPU dans de nombreux systèmes reste autour de 10 % à 15 %, ce qui signifie que une puissance de calcul considérable est sous-utilisée. À mesure que la charge de travail pour l’inférence d’IA augmente, des défis supplémentaires apparaissent, tels que les limites de mémoire et le thrashing du cache, qui entraînent des retards et réduisent les performances globales.

Atteindre une faible latence est crucial pour les applications d’IA en temps réel, mais de nombreux systèmes traditionnels ont du mal à suivre, notamment lorsqu’ils utilisent des infrastructures cloud. Un rapport McKinsey révèle que 70 % des projets d’IA ne parviennent pas à atteindre 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 que NVIDIA Dynamo intervient.

Optimiser l’inférence d’IA avec NVIDIA Dynamo

NVIDIA Dynamo est un cadre modulaire et open-source qui optimise les tâches d’inférence d’IA à grande échelle dans des environnements de GPU distribués. Il vise à relever les défis courants dans les modèles d’IA générative et de raisonnement, tels que la sous-utilisation des GPU, les goulets d’étranglement de mémoire et les routages de requêtes inefficaces. Dynamo combine des optimisations matérielles avec des innovations logicielles pour répondre à ces problèmes, offrant une solution plus efficace pour les applications d’IA à forte demande.

L’une des fonctionnalités clés de Dynamo est son architecture de service décomposée. Cette approche sépare la phase de pré-remplissage, qui gère le traitement du contexte, de la phase de décodage, qui implique la génération de jetons. En affectant chaque phase à des grappes de GPU distinctes, 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 optimisés pour la latence pour un flux de jetons efficace. Cette séparation améliore le débit, ce qui rend les modèles comme Llama 70B deux fois plus rapides.

Il comprend un planificateur de ressources GPU qui alloue dynamiquement les GPU en fonction de l’utilisation en temps réel, en optimisant les charges de travail entre les grappes de pré-remplissage et de décodage pour éviter la sur-provision et les cycles inactifs. Une autre fonctionnalité clé est le routeur intelligent KV, qui dirige les requêtes entrantes vers les GPU qui contiennent des données de cache KV pertinentes, minimisant ainsi les calculs redondants et améliorant l’efficacité. Cette fonctionnalité est particulièrement bénéfique pour les modèles de raisonnement multi-étapes qui génèrent plus de jetons que les modèles de langage standard.

La bibliothèque de transfert d’inférence NVIDIA (NIXL) est un autre composant essentiel, permettant une communication à faible latence entre les GPU et les niveaux de mémoire/stockage hétérogènes tels que HBM et NVMe. Cette fonctionnalité prend en charge la récupération de cache KV en sous-milliseconde, ce qui est crucial pour les tâches sensibles au temps. Le gestionnaire de cache KV distribué aide également à décharger les données de cache moins fréquemment accédées vers la mémoire système ou les SSD, libérant ainsi la mémoire GPU pour les calculs actifs. Cette approche améliore les performances globales du système de jusqu’à 30 fois, notamment pour les grands modèles comme DeepSeek-R1 671B.

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

En tant que successeur du serveur d’inférence Triton, Dynamo est conçu pour les usines d’IA qui nécessitent des solutions d’inférence évolutives et rentables. Il profite aux systèmes autonomes, à l’analyse en temps réel et aux flux de travail multi-modèles. Sa conception modulaire et open-source permet également une personnalisation facile, le rendant adaptable pour diverses charges de travail d’IA.

Applications et impact réels dans l’industrie

NVIDIA Dynamo a démontré sa valeur dans des industries où l’inférence d’IA en temps réel est critique. Il améliore les systèmes autonomes, l’analyse en temps réel et les usines d’IA, permettant des applications d’IA à haut débit.

Des entreprises comme Together AI ont utilisé Dynamo pour augmenter les charges de travail d’inférence, atteignant jusqu’à 30 fois l’augmentation de capacité lors de l’exécution de modèles DeepSeek-R1 sur les GPU Blackwell de NVIDIA. De plus, le routage intelligent de requêtes et la planification de GPU de Dynamo améliorent l’efficacité dans les déploiements d’IA à grande échelle.

Avantage concurrentiel : Dynamo vs. les alternatives

NVIDIA Dynamo offre des avantages clés par rapport aux alternatives comme AWS Inferentia et Google (GOOGL ) TPUs. Il est conçu pour gérer efficacement les charges de travail d’IA à grande échelle, en optimisant la planification des GPU, la gestion de la mémoire et le routage des requêtes pour améliorer les performances sur plusieurs GPU. Contrairement à AWS Inferentia, qui est étroitement lié à l’infrastructure cloud d’AWS, Dynamo offre une flexibilité en prenant en charge à la fois les déploiements hybrides cloud et sur site, aidant ainsi les entreprises à éviter le verrouillage des fournisseurs.

L’une des forces de Dynamo est son architecture modulaire et open-source, qui permet aux entreprises de personnaliser le cadre en fonction de leurs besoins. Il optimise chaque étape du processus d’inférence, garantissant que les modèles d’IA fonctionnent sans heurts et de manière efficace tout en faisant le meilleur usage des ressources de calcul disponibles. Avec son accent sur l’évolutivité et la flexibilité, Dynamo convient aux entreprises qui recherchent une solution d’inférence d’IA rentable et à haute performance.

En résumé

NVIDIA Dynamo transforme le monde de l’inférence d’IA en offrant une solution évutive et efficace aux défis que les entreprises rencontrent avec les applications d’IA en temps réel. Sa conception modulaire et open-source permet d’optimiser l’utilisation des GPU, de gérer la mémoire de manière plus efficace et de router les requêtes de manière plus efficace, le rendant parfait pour les tâches d’IA à grande échelle. En séparant les processus clés et en permettant aux GPU de s’ajuster dynamiquement, Dynamo améliore les performances et réduit les coûts.

Contrairement aux systèmes traditionnels ou aux concurrents, Dynamo prend en charge les configurations hybrides cloud et sur site, offrant ainsi plus de flexibilité aux entreprises et réduisant leur dépendance à l’égard de tout fournisseur. Avec ses performances impressionnantes et son adaptabilité, NVIDIA Dynamo définit un nouveau standard pour l’inférence d’IA, offrant aux entreprises une solution avancée, rentable et évolutives pour leurs besoins en matière d’IA.