AI-inferentie op grote schaal: Verkennen van NVIDIA Dynamo’s high-performance-architectuur

Naarmate Artificiële Intelligentie (AI) technologie vordert, is de behoefte aan efficiënte en schaalbare inferentieoplossingen snel toegenomen. Al snel zal AI-inferentie belangrijker worden dan training, omdat bedrijven zich richten op het snel uitvoeren van modellen om real-time voorspellingen te doen. Deze transformatie benadrukt de noodzaak van een robuuste infrastructuur om grote hoeveelheden gegevens te verwerken met minimale vertragingen.

Inferentie is essentieel in branches als autonome voertuigen, fraudeopsporing en real-time medische diagnostiek. Echter, het heeft unieke uitdagingen, vooral bij het opschalen om te voldoen aan de eisen van taken zoals videostreaming, live gegevensanalyse en klantinzichten. Traditionele AI-modellen hebben moeite om deze hoge doorvoertaken efficiënt te verwerken, wat vaak leidt tot hoge kosten en vertragingen. Terwijl bedrijven hun AI-mogelijkheden uitbreiden, hebben ze oplossingen nodig om grote volumes aan inferentieaanvragen te verwerken zonder prestaties te offeren of kosten te verhogen.

Dit is waar NVIDIA Dynamo om de hoek komt. Gelanceerd in maart 2025, is Dynamo een nieuw AI-raamwerk ontworpen om de uitdagingen van AI-inferentie op grote schaal aan te pakken. Het helpt bedrijven om inferentie-workloads te versnellen terwijl het sterke prestaties behoudt en kosten vermindert. Gebouwd op NVIDIA’s robuuste GPU-architectuur en geïntegreerd met tools zoals CUDA, TensorRT en Triton, verandert Dynamo de manier waarop bedrijven AI-inferentie beheren, waardoor het gemakkelijker en efficiënter wordt voor bedrijven van alle maten.

De groeiende uitdaging van AI-inferentie op grote schaal

AI-inferentie is het proces van het gebruik van een vooraf getraind machine learning model om voorspellingen te doen op basis van real-world gegevens, en het is essentieel voor veel real-time AI-toepassingen. Echter, traditionele systemen hebben vaak moeite om de toenemende vraag naar AI-inferentie te verwerken, vooral in gebieden zoals autonome voertuigen, fraudeopsporing en gezondheidsdiagnostiek.

De vraag naar real-time AI groeit snel, gedreven door de behoefte aan snelle, on-the-spot besluitvorming. Een rapport van Forrester uit mei 2024 vond dat 67% van de bedrijven generatieve AI integreren in hun operaties, waarmee de belangrijkheid van real-time AI wordt benadrukt. Inferentie staat centraal in veel AI-gedreven taken, zoals het mogelijk maken van zelfrijdende auto’s om snelle beslissingen te nemen, fraude te detecteren in financiële transacties en te helpen bij medische diagnoses zoals het analyseren van medische beelden.

Ondanks deze vraag hebben traditionele systemen moeite om de omvang van deze taken te verwerken. Een van de belangrijkste problemen is de onderbenutting van GPUs. In veel systemen blijft de GPU-benutting rond de 10% tot 15%, wat betekent dat een aanzienlijk deel van de rekenkracht onbenut blijft. Naarmate de workload voor AI-inferentie toeneemt, ontstaan er aanvullende uitdagingen, zoals geheugenbeperkingen en cache thrashing, die vertragingen veroorzaken en de algehele prestaties verlagen.

Het bereiken van lage latentie is cruciaal voor real-time AI-toepassingen, maar veel traditionele systemen hebben moeite om hiermee om te gaan, vooral bij het gebruik van cloud-infrastructuur. Een McKinsey-rapport onthult dat 70% van de AI-projecten niet aan hun doelen voldoen vanwege problemen met gegevenskwaliteit en integratie. Deze uitdagingen benadrukken de noodzaak van meer efficiënte en schaalbare oplossingen; hier komt NVIDIA Dynamo om de hoek.

Optimaliseren van AI-inferentie met NVIDIA Dynamo

NVIDIA Dynamo is een open-source, modulair raamwerk dat grote AI-inferentietaken in gedistribueerde multi-GPU-omgevingen optimaliseert. Het heeft als doel om gemeenschappelijke uitdagingen in generatieve AI en redeneringsmodellen aan te pakken, zoals GPU-onderbenutting, geheugenbottlenecks en inefficiënte aanvraagroutering. Dynamo combineert hardware-georiënteerde optimalisaties met software-innovaties om deze problemen aan te pakken, waardoor een meer efficiënte oplossing voor hoge vraag AI-toepassingen wordt geboden.

Een van de belangrijkste functies van Dynamo is de gedecentraliseerde dienstarchitectuur. Deze benadering scheidt de computationeel intensieve prefill-fase, die contextverwerking afhandelt, van de decode-fase, die token-generatie omvat. Door elke fase toe te wijzen aan afzonderlijke GPU-clusters, stelt Dynamo onafhankelijke optimalisatie mogelijk. De prefill-fase gebruikt high-memory GPUs voor snellere contextinname, terwijl de decode-fase latency-geoptimaliseerde GPUs gebruikt voor efficiënte tokenstreaming. Deze scheiding verbetert de doorvoer, waardoor modellen zoals Llama 70B twee keer zo snel worden.

Het bevat een GPU-bronplanner die dynamisch GPU-toewijzing plannen op basis van real-time benutting, waardoor workloads tussen de prefill- en decode-clusters worden geoptimaliseerd om overbeprovisionering en idle cycli te voorkomen. Een andere belangrijke functie is de KV-cache-aware smart router, die ervoor zorgt dat inkomende aanvragen worden doorgestuurd naar GPUs die relevante key-value (KV) cache-gegevens bevatten, waardoor redundante berekeningen worden geminimaliseerd en efficiëntie wordt verbeterd. Deze functie is vooral gunstig voor multi-step redeneringsmodellen die meer tokens genereren dan standaard grote taalmodellen.

De NVIDIA Inference TranXfer Library (NIXL) is een andere cruciale component, die laaglatentiecommunicatie tussen GPUs en heterogene geheugen/opslaglagen zoals HBM en NVMe mogelijk maakt. Deze functie ondersteunt sub-millisecond KV-cache-opname, wat cruciaal is voor tijdsgevoelige taken. De gedistribueerde KV-cache-manager helpt ook om minder vaak toegankelijke cache-gegevens uit te laden naar systeemgeheugen of SSD’s, waardoor GPU-geheugen vrijkomt voor actieve berekeningen. Deze aanpak verbetert de algehele systeemprestaties met maximaal 30 keer, vooral voor grote modellen zoals DeepSeek-R1 671B.

NVIDIA Dynamo integreert met NVIDIA’s volledige stack, waaronder CUDA, TensorRT en Blackwell GPUs, en ondersteunt populaire inferentiebackends zoals vLLM en TensorRT-LLM. Benchmarks laten zien dat er maximaal 30 keer meer tokens per GPU per seconde zijn voor modellen zoals DeepSeek-R1 op GB200 NVL72-systemen.

Als opvolger van de Triton Inference Server is Dynamo ontworpen voor AI-fabrieken die schaalbare, kostenefficiënte inferentieoplossingen nodig hebben. Het heeft voordelen voor autonome systemen, real-time analytics en multi-model agentic workflows. De open-source en modulaire ontwerp maakt het ook gemakkelijk om aan te passen, waardoor het geschikt is voor diverse AI-workloads.

Real-world toepassingen en industrie-impact

NVIDIA Dynamo heeft zijn waarde aangetoond in branches waar real-time AI-inferentie cruciaal is. Het verbetert autonome systemen, real-time analytics en AI-fabrieken, waardoor hoge doorvoer AI-toepassingen mogelijk worden.

Bedrijven zoals Together AI hebben Dynamo gebruikt om inferentie-workloads op te schalen, waardoor ze maximaal 30 keer meer capaciteit kregen bij het uitvoeren van DeepSeek-R1-modellen op NVIDIA Blackwell GPUs. Bovendien verbetert Dynamo’s intelligente aanvraagroutering en GPU-planning de efficiëntie in grote AI-implementaties.

Concurrentievoordeel: Dynamo vs. alternatieven

NVIDIA Dynamo biedt belangrijke voordelen ten opzichte van alternatieven zoals AWS Inferentia en Google TPUs. Het is ontworpen om grote AI-workloads efficiënt te verwerken, door GPU-planning, geheugenbeheer en aanvraagroutering te optimaliseren om prestaties te verbeteren over meerdere GPUs. In tegenstelling tot AWS Inferentia, die nauw verbonden is met AWS-cloudinfrastructuur, biedt Dynamo flexibiliteit door zowel hybride cloud- als on-premise-implementaties te ondersteunen, waardoor bedrijven vendor lock-in kunnen vermijden.

Een van de sterke punten van Dynamo is de open-source en modulaire architectuur, waardoor bedrijven het raamwerk kunnen aanpassen op basis van hun behoeften. Het optimaliseert elke stap van het inferentieproces, waardoor AI-modellen soepel en efficiënt draaien en het beste gebruik maken van de beschikbare rekenbronnen. Met de focus op schaalbaarheid en flexibiliteit is Dynamo geschikt voor ondernemingen die op zoek zijn naar een kostenefficiënte en high-performance AI-inferentieoplossing.

De bottom line

NVIDIA Dynamo verandert de wereld van AI-inferentie door een schaalbare en efficiënte oplossing te bieden voor de uitdagingen die bedrijven tegenkomen bij real-time AI-toepassingen. De open-source en modulaire ontwerp stelt het in staat om GPU-gebruik te optimaliseren, geheugen beter te beheren en aanvragen effectiever te routeren, waardoor het perfect is voor grote AI-taken. Door sleutelprocessen te scheiden en GPUs dynamisch aan te passen, verhoogt Dynamo de prestaties en vermindert de kosten.

In tegenstelling tot traditionele systemen of concurrenten ondersteunt Dynamo zowel hybride cloud- als on-premise-implementaties, waardoor bedrijven meer flexibiliteit krijgen en minder afhankelijk zijn van een bepaalde aanbieder. Met zijn indrukwekkende prestaties en aanpasbaarheid stelt NVIDIA Dynamo een nieuwe standaard voor AI-inferentie, waardoor bedrijven een geavanceerde, kostenefficiënte en schaalbare oplossing voor hun AI-behoeften krijgen.