AI-inferentie op schaal: de high-performance architectuur van NVIDIA Dynamo verkennen

As Artificial Intelligence (AI) Door de technologische vooruitgang is de behoefte aan efficiënte en schaalbare inferentieoplossingen snel toegenomen. Verwacht wordt dat AI-inferentie binnenkort belangrijker wordt dan training, omdat bedrijven zich richten op snel draaiende modellen om realtime voorspellingen te doen. Deze transformatie benadrukt de noodzaak van een robuuste infrastructuur om grote hoeveelheden data met minimale vertragingen te verwerken.

Inferentie is van cruciaal belang in sectoren zoals autonome voertuigen, fraudedetectie en realtime medische diagnostiek. Het kent echter unieke uitdagingen, met name bij het opschalen om te voldoen aan de eisen van taken zoals videostreaming, live data-analyse en klantinzichten. Traditionele AI-modellen hebben moeite om deze taken met een hoge doorvoersnelheid efficiënt uit te voeren, wat vaak leidt tot hoge kosten en vertragingen. Naarmate bedrijven hun AI-mogelijkheden uitbreiden, hebben ze oplossingen nodig om grote hoeveelheden inferentieverzoeken te beheren zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties of de kosten.

Dit is waar NVIDIA Dynamo komt eraan. Dynamo, gelanceerd in maart 2025, is een nieuw AI-framework dat is ontworpen om de uitdagingen van AI-inferentie op grote schaal aan te pakken. Het helpt bedrijven om inferentieworkloads te versnellen met behoud van sterke prestaties en lagere kosten. Dynamo is gebaseerd op NVIDIA's robuuste GPU-architectuur en geïntegreerd met tools zoals CUDA, TensorRT en Triton. Het verandert de manier waarop bedrijven AI-inferentie beheren, waardoor het eenvoudiger en efficiënter wordt voor bedrijven van elke omvang.

De groeiende uitdaging van AI-inferentie op schaal

AI-inferentie is het proces waarbij gebruik wordt gemaakt van een vooraf getrainde machine learning model om voorspellingen te doen op basis van echte data, en het is essentieel voor veel realtime AI-toepassingen. Traditionele systemen hebben echter vaak moeite met het verwerken van de toenemende vraag naar AI-inferentie, met name op het gebied van zelfrijdende auto's, fraudedetectie en diagnostiek in de gezondheidszorg.

De vraag naar realtime AI groeit snel, gedreven door de behoefte aan snelle, directe besluitvorming. Een mei 2024 Forrester Uit een rapport bleek dat 67% van de bedrijven integreert generatieve AI in hun activiteiten, wat het belang van realtime AI onderstreept. Inferentie vormt de kern van veel AI-gestuurde taken, zoals het mogelijk maken dat zelfrijdende auto's snel beslissingen nemen, het detecteren van fraude bij financiële transacties en het ondersteunen van medische diagnoses, zoals het analyseren van medische beelden.

Ondanks deze vraag hebben traditionele systemen moeite om de omvang van deze taken aan te kunnen. Een van de grootste problemen is de onderbenutting van GPU's. Zo ligt het GPU-gebruik in veel systemen nog steeds rond de 10% tot 15%, wat betekent dat er aanzienlijk minder rekenkracht wordt gebruikt. Naarmate de werklast voor AI-inferentie toeneemt, ontstaan ​​er extra uitdagingen, zoals geheugenlimieten en cache-thrashing, die vertragingen veroorzaken en de algehele prestaties verminderen.

Het bereiken van een lage latentie is cruciaal voor realtime AI-toepassingen, maar veel traditionele systemen hebben moeite om dit bij te benen, vooral bij gebruik van cloudinfrastructuur. McKinsey-rapport onthult dat 70% van de AI-projecten hun doelen niet haalt vanwege problemen met de datakwaliteit en integratie. Deze uitdagingen onderstrepen de behoefte aan efficiëntere en schaalbare oplossingen; en daar komt NVIDIA Dynamo om de hoek kijken.

AI-inferentie optimaliseren met NVIDIA Dynamo

NVIDIA Dynamo is een open-source, modulair framework dat grootschalige AI-inferentietaken optimaliseert in gedistribueerde multi-GPU-omgevingen. Het richt zich op het aanpakken van veelvoorkomende uitdagingen in generatieve AI- en redeneermodellen, zoals onderbenutting van GPU's, geheugenknelpunten en inefficiënte routering van verzoeken. Dynamo combineert hardwarebewuste optimalisaties met software-innovaties om deze problemen aan te pakken en biedt zo een efficiëntere oplossing voor veeleisende AI-toepassingen.

Een van de belangrijkste kenmerken van Dynamo is de architectuur met gescheiden servering. Deze aanpak scheidt de rekenintensieve prefill-fase, die contextverwerking afhandelt, van de decodeerfase, die tokengeneratie omvat. Door elke fase aan verschillende GPU-clusters toe te wijzen, maakt Dynamo onafhankelijke optimalisatie mogelijk. De prefill-fase maakt gebruik van GPU's met veel geheugen voor snellere contextverwerking, terwijl de decodeerfase gebruikmaakt van latentie-geoptimaliseerde GPU's voor efficiënte tokenstreaming. Deze scheiding verbetert de doorvoer, waardoor modellen zoals Lama 70B twee keer zo snel.

Het bevat een GPU-resourceplanner die de GPU-toewijzing dynamisch inplant op basis van realtime gebruik, waardoor de werklast tussen de prefill- en decodeclusters wordt geoptimaliseerd om overprovisioning en inactieve cycli te voorkomen. Een andere belangrijke functie is de KV cache-aware smart router, die ervoor zorgt dat inkomende verzoeken worden doorgestuurd naar GPU's met relevante key-value (KV) cachegegevens. Dit minimaliseert redundante berekeningen en verbetert de efficiëntie. Deze functie is met name nuttig voor multi-step reasoning-modellen die meer tokens genereren dan standaard grote taalmodellen.

Ocuco's Medewerkers NVIDIA Inference TranXfer-bibliotheek (NIXL) is een andere cruciale component die communicatie met lage latentie mogelijk maakt tussen GPU's en heterogene geheugen-/opslaglagen zoals HBM en NVMe. Deze functie ondersteunt KV-cache-ophaling in minder dan een milliseconde, wat cruciaal is voor tijdgevoelige taken. De gedistribueerde KV-cachemanager helpt ook om minder vaak geraadpleegde cachegegevens te verplaatsen naar systeemgeheugen of SSD's, waardoor GPU-geheugen vrijkomt voor actieve berekeningen. Deze aanpak verbetert de algehele systeemprestaties tot wel 30x, met name voor grote modellen zoals de DeepSeek-R1 671B.

NVIDIA Dynamo integreert met NVIDIA's volledige stack, inclusief CUDA, TensorRT en Blackwell GPU's, en ondersteunt populaire inferentie-backends zoals vLLM en TensorRT-LLM. Benchmarks laten tot 30 keer hogere tokens per GPU per seconde zien voor modellen zoals DeepSeek-R1 op GB200 NVL72-systemen.

Als opvolger van de Triton Inference Server is Dynamo ontworpen voor AI-fabrieken die schaalbare en kostenefficiënte inferentieoplossingen nodig hebben. Het biedt voordelen voor autonome systemen, realtime analyses en multi-model agentische workflows. Het open-source en modulaire ontwerp maakt ook eenvoudige aanpassing mogelijk, waardoor het geschikt is voor diverse AI-workloads.

Toepassingen in de echte wereld en impact op de industrie

NVIDIA Dynamo heeft zijn waarde bewezen in sectoren waar realtime AI-inferentie cruciaal is. Het verbetert autonome systemen, realtime analyses en AI-fabrieken en maakt AI-toepassingen met een hoge doorvoer mogelijk.

Bedrijven houden van Samen AI hebben Dynamo gebruikt om inferentieworkloads te schalen en tot 30x meer capaciteit te behalen bij het uitvoeren van DeepSeek-R1-modellen op NVIDIA Blackwell GPU's. Bovendien verbeteren Dynamo's intelligente aanvraagroutering en GPU-planning de efficiëntie bij grootschalige AI-implementaties.

Concurrentievoordeel: Dynamo versus alternatieven

NVIDIA Dynamo biedt belangrijke voordelen ten opzichte van alternatieven zoals AWS Inferentia en Google TPU's. Het is ontworpen om grootschalige AI-workloads efficiënt af te handelen en GPU-planning, geheugenbeheer en verzoekroutering te optimaliseren om de prestaties over meerdere GPU's te verbeteren. In tegenstelling tot AWS Inferentia, dat nauw verbonden is met de AWS-cloudinfrastructuur, biedt Dynamo flexibiliteit door zowel hybride cloud- als on-premise-implementaties te ondersteunen, waardoor bedrijven vendor lock-in kunnen voorkomen.

Een van de sterke punten van Dynamo is de open-source modulaire architectuur, waardoor bedrijven het framework kunnen aanpassen aan hun behoeften. Het optimaliseert elke stap van het inferentieproces en zorgt ervoor dat AI-modellen soepel en efficiënt werken en de beschikbare rekenkracht optimaal wordt benut. Met de focus op schaalbaarheid en flexibiliteit is Dynamo geschikt voor bedrijven die op zoek zijn naar een kosteneffectieve en krachtige AI-inferentieoplossing.

The Bottom Line

NVIDIA Dynamo transformeert de wereld van AI-inferentie door een schaalbare en efficiënte oplossing te bieden voor de uitdagingen waarmee bedrijven worden geconfronteerd met realtime AI-toepassingen. Dankzij het open-source en modulaire ontwerp kan het GPU-gebruik worden geoptimaliseerd, geheugen beter worden beheerd en verzoeken effectiever worden gerouteerd, waardoor het perfect is voor grootschalige AI-taken. Door belangrijke processen te scheiden en GPU's dynamisch te laten aanpassen, verbetert Dynamo de prestaties en verlaagt het de kosten.

In tegenstelling tot traditionele systemen of concurrenten ondersteunt Dynamo hybride cloud- en on-premise-configuraties, waardoor bedrijven meer flexibiliteit krijgen en minder afhankelijk zijn van een provider. Met zijn indrukwekkende prestaties en aanpasbaarheid zet NVIDIA Dynamo een nieuwe standaard voor AI-inferentie en biedt het bedrijven een geavanceerde, kostenefficiënte en schaalbare oplossing voor hun AI-behoeften.