大規模AI推論：NVIDIA Dynamoの高性能アーキテクチャを探る

人工知能（AI）技術の進化に伴い、効率的でスケーラブルな推論ソリューションの需要が急速に増加しています。近い将来、AI推論はトレーニングよりも重要になる可能性が高く、企業はモデルを迅速に実行してリアルタイムの予測を行うことに焦点を当てています。この変化は、大量のデータを最小限の遅延で処理できる堅牢なインフラストラクチャの必要性を強調しています。

推論は、自律走行車、不正検出、リアルタイム医療診断などの業界で非常に重要です。ただし、特にビデオストリーミング、リアルタイムデータ分析、顧客インサイトなどのタスクをスケールアップする際に、独自の課題があります。従来のAIモデルは、これらの高スループットのタスクを効率的に処理するのに苦労し、多くの場合、高コストと遅延につながります。企業がAIの機能を拡大するにつれ、パフォーマンスを犠牲にしたりコストを増やさずに大量の推論リクエストを処理するソリューションが必要です。

これがが登場する背景です。2025年3月に発売されたDynamoは、大規模なAI推論の課題に対処するために設計された新しいAIフレームワークです。企業が推論ワークロードを高速化し、強力なパフォーマンスを維持しながらコストを削減するのに役立ちます。NVIDIAの堅牢なGPUアーキテクチャに基づいて構築され、CUDA、TensorRT、Tritonなどのツールと統合されているDynamoは、企業がAI推論を管理する方法を変え、すべての規模のビジネスにとってより効率的で簡単にします。

大規模AI推論の拡大する課題

AI推論は、事前トレーニングされたモデルを使用してリアルタイムデータから予測を行うプロセスであり、多くのリアルタイムAIアプリケーションに不可欠です。ただし、従来のシステムは、特に自律走行車、不正検出、ヘルスケア診断などの分野で、AI推論の需要の増加に応じるのに苦労しています。

リアルタイムAIの需要は、迅速な意思決定の必要性によって急速に増加しています。2024年5月の報告書によると、67%の企業がを事業に統合しており、リアルタイムAIの重要性を強調しています。推論は、自律走行車が迅速な決定を下すことを可能にしたり、金融取引での不正を検出したり、医療診断で医療画像を分析したりするなどの多くのAI駆動タスクの核心です。

ただし、従来のシステムはこれらのタスクの規模に対処するのに苦労しています。主な問題の1つは、GPUの未使用です。たとえば、多くのシステムでのGPU使用率は約10%から15%であり、重大な計算能力が未使用であることを意味します。AI推論のワークロードが増加するにつれ、メモリ制限やキャッシュスラッシングなどの追加の課題が発生し、遅延が発生し、全体的なパフォーマンスが低下します。

リアルタイムAIアプリケーションでは低遅延が非常に重要ですが、多くの従来のシステムは、特にクラウドインフラストラクチャを使用する場合、追いつくのに苦労しています。報告書によると、70%のAIプロジェクトは、データ品質と統合の問題により目標を達成できません。これらの課題は、より効率的でスケーラブルなソリューションの必要性を強調しています。これがが登場する背景です。

NVIDIA Dynamoを使用したAI推論の最適化

NVIDIA Dynamoは、大規模なAI推論タスクを分散マルチGPU環境で最適化するためのオープンソース、モジュラーのフレームワークです。生成AIと推論モデルの共通の課題である、GPUの未使用、メモリボトルネック、非効率的なリクエストルーティングに対処することを目的としています。Dynamoは、ハードウェア認識の最適化とソフトウェアの革新を組み合わせてこれらの問題に対処し、高需要AIアプリケーションに更に効率的なソリューションを提供します。

Dynamoの主な機能の1つは、分離されたサービングアーキテクチャです。このアプローチでは、コンテキスト処理を扱う計算集中のプレフィル段階と、トークン生成を扱うデコード段階を分離します。各段階を個別のGPUクラスターに割り当てることで、Dynamoは独立した最適化を可能にします。プレフィル段階では、高メモリGPUを使用してコンテキストの取り込みを高速化し、デコード段階では、トークンのストリーミングを効率化するために待機時間最適化GPUを使用します。この分離は、などのモデルを2倍のスピードで実行できるようにします。

GPUリソースプランナーが含まれており、リアルタイムの使用状況に基づいてGPUの割り当てを動的にスケジュールし、プレフィルとデコードのクラスター間のワークロードを最適化して、過剰なプロビジョニングとアイドルサイクルを防ぎます。もう1つの重要な機能は、KVキャッシュ認識スマートルーターで、KVキャッシュデータを保持するGPUに受信リクエストを誘導し、冗長な計算を最小限に抑えて効率を向上させます。この機能は、標準の大規模言語モデルよりも多くのトークンを生成するマルチステップ推論モデルに特に有益です。

は、GPUとHBMやNVMeなどのヘテロジニアスメモリ/ストレージ階層との間の低遅延通信を可能にするもう1つの重要なコンポーネントです。この機能は、時間敏感なタスクに不可欠なサブミリ秒KVキャッシュの取得をサポートします。分散KVキャッシュマネージャーは、KVキャッシュマネージャーが、システムメモリまたはSSDにアクセス頻度の低いキャッシュデータをオフロードするのを支援し、GPUメモリをアクティブな計算に解放します。このアプローチにより、などの大規模モデルでは、システムの全体的なパフォーマンスが最大30倍向上します。

NVIDIA Dynamoは、CUDA、TensorRT、Blackwell GPUなどのNVIDIAのフルスタックと統合されており、vLLMやTensorRT-LLMなどの人気のある推論バックエンドもサポートしています。ベンチマークでは、GB200 NVL72システムでのDeepSeek-R1などのモデルのトークンあたりのGPUあたりの秒数が最大30倍向上しました。

Triton推論サーバーの後継として、Dynamoは、スケーラブルでコスト効率の高い推論ソリューションを必要とするAIファクトリー向けに設計されています。自律システム、リアルタイム分析、多モデルエージェントワークフローに利点をもたらします。オープンソースでモジュラーな設計により、カスタマイズも容易であり、多様なAIワークロードに適応できます。

実際のアプリケーションと業界への影響

NVIDIA Dynamoは、リアルタイムAI推論が重要な業界で価値を実証しています。自律システム、リアルタイム分析、AIファクトリーを強化し、高スループットAIアプリケーションを可能にします。

などの企業は、Dynamoを使用して推論ワークロードをスケールアップし、NVIDIA Blackwell GPUでDeepSeek-R1モデルを実行する場合、最大30倍の容量ブーストを達成しました。さらに、DynamoのインテリジェントなリクエストルーティングとGPUスケジューリングは、大規模なAIデプロイメントの効率を向上させます。

競争上の優位性：Dynamo vs. 他のソリューション

NVIDIA Dynamoは、AWS InferentiaやGoogle TPUsなどの代替ソリューションに比べ、重要な利点を提供します。Dynamoは、大規模なAIワークロードを効率的に処理するように設計されており、GPUスケジューリング、メモリ管理、リクエストルーティングを最適化して、複数のGPUでのパフォーマンスを向上させます。AWS InferentiaはAWSクラウドインフラストラクチャに密接に結びついているのに対し、Dynamoは、ビジネスがベンダーロックインを避けるのに役立つ、ハイブリッドクラウドとオンプレミスデプロイの両方をサポートします。

Dynamoの強みの1つは、そのオープンソースモジュラー構造です。企業は、ニーズに基づいてフレームワークをカスタマイズできます。推論プロセスの各ステップを最適化し、AIモデルがスムーズに効率的に実行されるようにし、利用可能な計算リソースを最善に活用します。スケーラビリティと柔軟性に焦点を当てているため、Dynamoは、コスト効率の高い高性能AI推論ソリューションを求める企業に適しています。

まとめ

NVIDIA Dynamoは、企業が直面しているリアルタイムAIアプリケーションの課題に対して、スケーラブルで効率的なソリューションを提供することで、AI推論の世界を変革しています。オープンソースでモジュラーな設計により、GPUの使用を最適化し、メモリをより効率的に管理し、リクエストをより効果的にルーティングできるため、大規模なAIタスクに最適です。重要なプロセスを分離し、GPUを動的に調整できるため、パフォーマンスを向上させ、コストを削減します。

従来のシステムや競合他社とは異なり、Dynamoは、ハイブリッドクラウドとオンプレミス設定の両方をサポートし、企業がプロバイダーへの依存を減らすのに役立ちます。印象的なパフォーマンスと適応性により、NVIDIA Dynamoは、企業のAIニーズに対する先進的でコスト効率の高いスケーラブルなソリューションを提供することで、AI推論の新しい基準を設定しています。