AI-inferentie op grote schaal: Verkenning van de hoge prestatiearchitectuur van NVIDIA Dynamo

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

Inferentie is essentieel in branches zoals autonome voertuigen, fraudeopsporing en real-time medische diagnostiek. Echter, het heeft unieke uitdagingen, met name 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 beheren zonder prestaties te offeren of kosten te verhogen.

Dit is waar NVIDIA Dynamo (NVDA ) 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 en lagere kosten behoudt. 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, met name 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 in financiële transacties te detecteren 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 aanzienlijke rekenkracht onbenut blijft. Naarmate de workload voor AI-inferentie toeneemt, ontstaan er aanvullende uitdagingen, zoals geheugengrenzen en cache-thrashing, die vertragingen veroorzaken en de algehele prestaties verminderen.

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

Optimalisatie van AI-inferentie met NVIDIA Dynamo

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

Een van de belangrijkste functies van Dynamo is zijn gedecentraliseerde serving-architectuur. Deze benadering scheidt de compute-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 maakt gebruik van high-memory GPUs voor snellere context-inname, terwijl de decode-fase gebruikmaakt van latentie-geoptimaliseerde GPUs voor efficiënte token-streaming. Deze scheiding verbetert de doorvoer, waardoor modellen zoals Llama 70B twee keer zo snel worden.

Het bevat een GPU-resourceplanner die dynamisch GPU-toewijzing plant 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 laag-latentiecommunicatie tussen GPUs en heterogene geheugen/opslaglagen zoals HBM en NVMe mogelijk maakt. Deze functie ondersteunt sub-millisecond KV-cache-opvraging, 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 verhoogt 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 inferentie-backends zoals vLLM en TensorRT-LLM. Benchmarks laten zien dat het tot 30 keer meer tokens per GPU per seconde kan bereiken 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 vereisen. Het biedt 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 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 een capaciteitsboost van maximaal 30 keer konden bereiken bij het uitvoeren van DeepSeek-R1-modellen op NVIDIA Blackwell GPUs. Bovendien verbeteren 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 (GOOGL ) 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, dat nauw verbonden is met AWS-cloud-infrastructuur, biedt Dynamo flexibiliteit door zowel hybride cloud- als on-premise-implementaties te ondersteunen, waardoor bedrijven vendor-lock-in kunnen vermijden.

Een van de sterkste punten van Dynamo is zijn open-source, modulaire architectuur, die bedrijven in staat stelt om het raamwerk aan te passen aan hun specifieke behoeften. Het optimaliseert elke stap van het inferentieproces, waardoor AI-modellen soepel en efficiënt draaien, terwijl het het beste gebruik maakt van de beschikbare rekenbronnen. Met zijn focus op schaalbaarheid en flexibiliteit is Dynamo geschikt voor ondernemingen die op zoek zijn naar een kostenefficiënte en hoge prestatie 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, geheugenbeheer te verbeteren en aanvragen efficiënter te routeren, waardoor het ideaal is voor grote AI-taken. Door sleutelprocessen te scheiden en GPUs dynamisch aan te passen, verhoogt Dynamo de prestaties en verlaagt 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 één leverancier. Met zijn indrukwekkende prestaties en aanpasbaarheid stelt NVIDIA Dynamo een nieuwe standaard voor AI-inferentie, waardoor bedrijven een geavanceerde, kostenefficiënte en schaalbare oplossing krijgen voor hun AI-behoeften.