Inferensi AI dalam Skala Besar: Menjelajahi Arsitektur Berkinerja Tinggi NVIDIA Dynamo

As Artificial Intelligence (AI) Seiring kemajuan teknologi, kebutuhan akan solusi inferensi yang efisien dan terukur telah berkembang pesat. Tak lama lagi, inferensi AI diharapkan menjadi lebih penting daripada pelatihan karena perusahaan berfokus pada menjalankan model dengan cepat untuk membuat prediksi waktu nyata. Transformasi ini menekankan perlunya infrastruktur yang kuat untuk menangani sejumlah besar data dengan penundaan minimal.

Inferensi sangat penting dalam industri seperti kendaraan otonom, deteksi penipuan, dan diagnostik medis real-time. Namun, AI memiliki tantangan tersendiri, terutama saat melakukan penskalaan untuk memenuhi tuntutan tugas seperti streaming video, analisis data langsung, dan wawasan pelanggan. Model AI tradisional kesulitan menangani tugas-tugas dengan throughput tinggi ini secara efisien, yang sering kali menyebabkan biaya tinggi dan penundaan. Seiring dengan perluasan kemampuan AI, bisnis membutuhkan solusi untuk mengelola permintaan inferensi dalam jumlah besar tanpa mengorbankan kinerja atau meningkatkan biaya.

Di sinilah Dinamo NVIDIA Diluncurkan pada Maret 2025, Dynamo adalah kerangka kerja AI baru yang dirancang untuk mengatasi tantangan inferensi AI dalam skala besar. Dynamo membantu bisnis mempercepat beban kerja inferensi sambil mempertahankan kinerja yang kuat dan mengurangi biaya. Dibangun di atas arsitektur GPU NVIDIA yang tangguh dan terintegrasi dengan berbagai alat seperti CUDA, TensorRT, dan Triton, Dynamo mengubah cara perusahaan mengelola inferensi AI, menjadikannya lebih mudah dan efisien bagi bisnis dari semua skala.

Tantangan Inferensi AI yang Semakin Besar dalam Skala Besar

Inferensi AI adalah proses menggunakan algoritma yang telah dilatih sebelumnya Mesin belajar model untuk membuat prediksi dari data dunia nyata, dan ini penting untuk banyak aplikasi AI waktu nyata. Namun, sistem tradisional sering menghadapi kesulitan dalam menangani permintaan inferensi AI yang semakin meningkat, terutama di bidang seperti kendaraan otonom, deteksi penipuan, dan diagnostik perawatan kesehatan.

Permintaan AI real-time tumbuh dengan cepat, didorong oleh kebutuhan untuk pengambilan keputusan yang cepat dan tepat. Mei 2024 Forrester laporan menemukan bahwa 67% bisnis mengintegrasikan AI generatif ke dalam operasi mereka, yang menyoroti pentingnya AI waktu nyata. Inferensi merupakan inti dari banyak tugas yang digerakkan oleh AI, seperti memungkinkan mobil tanpa pengemudi untuk membuat keputusan cepat, mendeteksi penipuan dalam transaksi keuangan, dan membantu dalam diagnosis medis seperti menganalisis gambar medis.

Meskipun ada permintaan ini, sistem tradisional kesulitan menangani skala tugas-tugas ini. Salah satu masalah utamanya adalah kurangnya pemanfaatan GPU. Misalnya, pemanfaatan GPU di banyak sistem masih sekitar 10% hingga 15%, yang berarti daya komputasi yang signifikan kurang dimanfaatkan. Seiring meningkatnya beban kerja untuk inferensi AI, tantangan tambahan muncul, seperti keterbatasan memori dan cache thrashing, yang menyebabkan penundaan dan mengurangi kinerja secara keseluruhan.

Mencapai latensi rendah sangat penting untuk aplikasi AI real-time, tetapi banyak sistem tradisional kesulitan untuk mengimbanginya, terutama saat menggunakan infrastruktur cloud. Laporan McKinsey mengungkapkan bahwa 70% proyek AI gagal memenuhi sasarannya karena masalah kualitas dan integrasi data. Tantangan ini menggarisbawahi perlunya solusi yang lebih efisien dan terukur; di sinilah NVIDIA Dynamo hadir.

Mengoptimalkan Inferensi AI dengan NVIDIA Dynamo

NVIDIA Dynamo adalah kerangka kerja modular sumber terbuka yang mengoptimalkan tugas inferensi AI skala besar dalam lingkungan multi-GPU terdistribusi. Kerangka kerja ini bertujuan untuk mengatasi tantangan umum dalam model penalaran dan AI generatif, seperti pemanfaatan GPU yang kurang, kemacetan memori, dan perutean permintaan yang tidak efisien. Dynamo menggabungkan pengoptimalan yang memperhatikan perangkat keras dengan inovasi perangkat lunak untuk mengatasi masalah ini, sehingga menawarkan solusi yang lebih efisien untuk aplikasi AI dengan permintaan tinggi.

Salah satu fitur utama Dynamo adalah arsitektur penyajiannya yang terurai. Pendekatan ini memisahkan fase prapengisian intensif komputasi, yang menangani pemrosesan konteks, dari fase dekode, yang melibatkan pembuatan token. Dengan menetapkan setiap fase ke kluster GPU yang berbeda, Dynamo memungkinkan pengoptimalan independen. Fase prapengisian menggunakan GPU memori tinggi untuk penyerapan konteks yang lebih cepat, sementara fase dekode menggunakan GPU yang dioptimalkan latensi untuk streaming token yang efisien. Pemisahan ini meningkatkan throughput, membuat model seperti Lama 70B dua kali lebih cepat.

Ini mencakup perencana sumber daya GPU yang secara dinamis menjadwalkan alokasi GPU berdasarkan pemanfaatan waktu nyata, mengoptimalkan beban kerja antara kluster pra-pengisian dan dekode untuk mencegah penyediaan berlebih dan siklus siaga. Fitur utama lainnya adalah router pintar yang mengetahui cache KV, yang memastikan permintaan masuk diarahkan ke GPU yang menyimpan data cache nilai kunci (KV) yang relevan, sehingga meminimalkan komputasi yang berlebihan dan meningkatkan efisiensi. Fitur ini khususnya bermanfaat untuk model penalaran multi-langkah yang menghasilkan lebih banyak token daripada model bahasa besar standar.

Pustaka Inferensi TranXfer NVIDIA (NIXL) adalah komponen penting lainnya, yang memungkinkan komunikasi latensi rendah antara GPU dan tingkatan memori/penyimpanan heterogen seperti HBM dan NVMe. Fitur ini mendukung pengambilan cache KV sub-milidetik, yang sangat penting untuk tugas-tugas yang sensitif terhadap waktu. Pengelola cache KV terdistribusi juga membantu memindahkan data cache yang jarang diakses ke memori sistem atau SSD, sehingga membebaskan memori GPU untuk komputasi aktif. Pendekatan ini meningkatkan kinerja sistem secara keseluruhan hingga 30x, terutama untuk model besar seperti DeepSeek-R1 671B.

NVIDIA Dynamo terintegrasi dengan tumpukan penuh NVIDIA, termasuk CUDA, TensorRT, dan GPU Blackwell, sekaligus mendukung backend inferensi populer seperti vLLM dan TensorRT-LLM. Tolok ukur menunjukkan token per GPU per detik hingga 30 kali lebih tinggi untuk model seperti DeepSeek-R1 pada sistem GB200 NVL72.

Sebagai penerus Triton Inference Server, Dynamo dirancang untuk pabrik AI yang membutuhkan solusi inferensi yang dapat diskalakan dan hemat biaya. Dynamo bermanfaat bagi sistem otonom, analisis waktu nyata, dan alur kerja agen multimodel. Desainnya yang modular dan bersifat open-source juga memungkinkan kustomisasi yang mudah, sehingga mudah beradaptasi dengan berbagai beban kerja AI.

Aplikasi Dunia Nyata dan Dampak Industri

NVIDIA Dynamo telah menunjukkan nilai di berbagai industri yang sangat membutuhkan inferensi AI secara real-time. NVIDIA Dynamo menyempurnakan sistem otonom, analisis real-time, dan pabrik AI, sehingga memungkinkan aplikasi AI dengan hasil tinggi.

Perusahaan seperti Bersama AI telah menggunakan Dynamo untuk menskalakan beban kerja inferensi, mencapai peningkatan kapasitas hingga 30x saat menjalankan model DeepSeek-R1 pada GPU NVIDIA Blackwell. Selain itu, perutean permintaan cerdas dan penjadwalan GPU Dynamo meningkatkan efisiensi dalam penerapan AI skala besar.

Keunggulan Kompetitif: Dynamo vs. Alternatif

NVIDIA Dynamo menawarkan keunggulan utama dibandingkan alternatif seperti AWS Inferentia dan Google TPU. Dynamo dirancang untuk menangani beban kerja AI berskala besar secara efisien, mengoptimalkan penjadwalan GPU, manajemen memori, dan perutean permintaan untuk meningkatkan kinerja di beberapa GPU. Tidak seperti AWS Inferentia, yang terkait erat dengan infrastruktur cloud AWS, Dynamo memberikan fleksibilitas dengan mendukung penerapan cloud hybrid dan on-premise, membantu bisnis menghindari ketergantungan pada vendor.

Salah satu keunggulan Dynamo adalah arsitektur modular sumber terbukanya, yang memungkinkan perusahaan menyesuaikan kerangka kerja berdasarkan kebutuhan mereka. Arsitektur ini mengoptimalkan setiap langkah proses inferensi, memastikan model AI berjalan lancar dan efisien sekaligus memaksimalkan pemanfaatan sumber daya komputasi yang tersedia. Dengan fokus pada skalabilitas dan fleksibilitas, Dynamo cocok untuk perusahaan yang mencari solusi inferensi AI yang hemat biaya dan berkinerja tinggi.

The Bottom Line

NVIDIA Dynamo mengubah dunia inferensi AI dengan menyediakan solusi yang dapat diskalakan dan efisien untuk tantangan yang dihadapi bisnis dengan aplikasi AI real-time. Desainnya yang modular dan bersifat open-source memungkinkannya untuk mengoptimalkan penggunaan GPU, mengelola memori dengan lebih baik, dan mengarahkan permintaan dengan lebih efektif, sehingga menjadikannya sempurna untuk tugas AI berskala besar. Dengan memisahkan proses-proses utama dan memungkinkan GPU untuk menyesuaikan secara dinamis, Dynamo meningkatkan kinerja dan mengurangi biaya.

Tidak seperti sistem atau pesaing tradisional, Dynamo mendukung cloud hybrid dan pengaturan di tempat, memberikan fleksibilitas lebih bagi bisnis dan mengurangi ketergantungan pada penyedia mana pun. Dengan kinerja dan kemampuan adaptasinya yang mengesankan, NVIDIA Dynamo menetapkan standar baru untuk inferensi AI, menawarkan solusi canggih, hemat biaya, dan dapat diskalakan bagi perusahaan untuk memenuhi kebutuhan AI mereka.