AI-inferens i stor skala: Utforsking av NVIDIA Dynamons høyytelsesarkitektur

Som kunstig intelligens (AI)-teknologi utvikler seg, har behovet for effektive og skalerbare inferensløsninger økt raskt. Snart forventes AI-inferens å bli viktigere enn trening, ettersom selskaper fokuserer på å kjøre modeller raskt for å gjøre sanntidsprediksjoner. Denne transformasjonen understreker behovet for en robust infrastruktur for å håndtere store mengder data med minimale forsinkelser.

Inferens er avgjørende i bransjer som autonome kjøretøy, svindelavdekning og sanntidsmedisinske diagnostiske metoder. Likevel har det unike utfordringer, særlig når det gjelder å skalerer for å møte kravene til oppgaver som videostreaming, sanntidsdataanalyse og kundeinnsikt. Tradisjonelle AI-modeller sliter med å håndtere disse høykapasitetsoppgavene effektivt, ofte medført høye kostnader og forsinkelser. Ettersom bedrifter utvider sine AI-kapasiteter, trenger de løsninger for å håndtere store volumer av inferensforespørsler uten å ofre ytelse eller øke kostnader.

Dette er der NVIDIA Dynamo (NVDA ) kommer inn. Lansert i mars 2025, er Dynamo et nytt AI-rammeverk designet for å takle utfordringene med AI-inferens i stor skala. Det hjelper bedrifter med å akselerere inferensarbeidsbelastninger samtidig som det opprettholder sterk ytelse og reduserer kostnader. Bygget på NVIDIA sin robuste GPU-arkitektur og integrert med verktøy som CUDA, TensorRT og Triton, endrer Dynamo hvordan selskaper håndterer AI-inferens, gjør det enklere og mer effektivt for bedrifter av alle størrelser.

Den voksende utfordringen med AI-inferens i stor skala

AI-inferens er prosessen med å bruke en forhåndstrengt maskinlæringsmodell til å gjøre prediksjoner fra sanntidsdata, og det er essensielt for mange sanntids AI-applikasjoner. Likevel møter tradisjonelle systemer ofte vanskeligheter med å håndtere den økende etterspørselen etter AI-inferens, særlig i områder som autonome kjøretøy, svindelavdekning og helse-diagnostikk.

Eterspørselen etter sanntids AI vokser raskt, drevet av behovet for rask, på stedet beslutning. En rapport fra Forrester i mai 2024 fant at 67% av bedrifter integrerer generativ AI i sine operasjoner, og understreker viktigheten av sanntids AI. Inferens er i kjernen av mange AI-drevne oppgaver, som å muliggjøre selvkjørende biler å ta rask beslutninger, å avdekke svindel i finansielle transaksjoner og å assistere i medisinske diagnoser som å analysere medisinske bilder.

Til tross for denne etterspørselen, sliter tradisjonelle systemer med å håndtere omfanget av disse oppgavene. En av de viktigste problemene er underutnyttelse av GPU-er. For eksempel forblir GPU-utnyttelse i mange systemer rundt 10% til 15%, noe som betyr at betydelig beregningskraft er underutnyttet. Ettersom arbeidsbelastningen for AI-inferens øker, oppstår ytterligere utfordringer, som minnebegrensninger og cache-thrashing, som forårsaker forsinkelser og reduserer den totale ytelsen.

Å oppnå lav forsinkelse er avgjørende for sanntids AI-applikasjoner, men mange tradisjonelle systemer sliter med å holde følge, særlig når de bruker sky-infrastruktur. En McKinsey-rapport avslører at 70% av AI-prosjekter ikke møter sine mål på grunn av datakvalitets- og integreringsproblemer. Disse utfordringene understreker behovet for mer effektive og skalerbare løsninger; dette er der NVIDIA Dynamo kommer inn.

Optimering av AI-inferens med NVIDIA Dynamo

NVIDIA Dynamo er et åpen kildekode-, modulært rammeverk som optimerer store AI-inferensoppgaver i distribuerte multi-GPU-miljøer. Det har som mål å takle vanlige utfordringer i generativ AI og resonneringsmodeller, som GPU-underutnyttelse, minnebegrensninger og ineffektiv forespørselsruting. Dynamo kombinerer maskinvaru-bevisste optimeringer med programvare-innovasjoner for å takle disse problemene, og tilbyr en mer effektiv løsning for høy-krav AI-applikasjoner.

En av de viktigste funksjonene i Dynamo er dens desaggregerende server-arkitektur. Denne tilnærmingen skiller den beregningsintensive forhåndsfyllingsfasen, som håndterer kontekstbehandling, fra dekodfasen, som omfatter token-generering. Ved å tildele hver fase til distinkte GPU-kluster, tillater Dynamo uavhengig optimering. Forhåndsfyllingsfasen bruker høyminne-GPU-er for raskere kontekstinntak, mens dekodfasen bruker forsinkelsesoptimaliserte GPU-er for effektiv token-strømming. Denne separasjonen forbedrer gjennomstrømming, og gjør modeller som Llama 70B dobbelt så rask.

Det inkluderer en GPU-ressursplanlegger som dynamisk planlegger GPU-allokering basert på sanntids-utnyttelse, og optimerer arbeidsbelastninger mellom forhåndsfyllings- og dekodkluster for å forhindre over-tilordning og idle-sykluser. En annen viktig funksjon er KV-cache-bevisst smart ruter, som sikrer at inngående forespørsler rettes til GPU-er som inneholder relevante nøkkel-verdi (KV)-cachedata, og dermed minimérer redundante beregninger og forbedrer effektiviteten. Denne funksjonen er særlig gunstig for flertrinns resonneringsmodeller som genererer flere token enn standard store språkmodeller.

NVIDIA Inference TranXfer Library (NIXL) er en annen kritisk komponent, som muliggjør lav-forsinkelses kommunikasjon mellom GPU-er og heterogene minne-/lagringsnivåer som HBM og NVMe. Denne funksjonen støtter sub-millisekund KV-cache-henting, som er avgjørende for tidssensitive oppgaver. Den distribuerte KV-cache-håndtereren hjelper også med å laste ned mindre ofte aksessert cache-data til systemminne eller SSD-er, og frigjør dermed GPU-minne for aktive beregninger. Denne tilnærmingen forbedrer den totale systemytelsen med opptil 30 ganger, særlig for store modeller som DeepSeek-R1 671B.

NVIDIA Dynamo integrerer med NVIDIA sin fullstendige stakk, inkludert CUDA, TensorRT og Blackwell-GPU-er, og støtter populære inferens-bakender som vLLM og TensorRT-LLM. Benchmark-tester viser opptil 30 ganger høyere token per GPU per sekund for modeller som DeepSeek-R1 på GB200 NVL72-systemer.

Som etterfølgeren til Triton Inference Server er Dynamo designet for AI-fabrikker som krever skalerbare, kostnadseffektive inferensløsninger. Det er gunstig for autonome systemer, sanntidsanalyse og flermodell-agente arbeidsflyter. Den åpne kildekodemodulære designen muliggjør også enkel tilpasning, og gjør det tilpasset for diverse AI-arbeidsbelastninger.

Reelle applikasjoner og industriell påvirkning

NVIDIA Dynamo har demonstrert verdi over hele industrier hvor sanntids AI-inferens er kritisk. Det forbedrer autonome systemer, sanntidsanalyse og AI-fabrikker, og muliggjør høy-gjennomstrømmings AI-applikasjoner.

Selskaper som Together AI har brukt Dynamo til å skalerer inferensarbeidsbelastninger, og har oppnådd opptil 30 ganger kapasitetsforbedring når de kjører DeepSeek-R1-modeller på NVIDIA Blackwell-GPU-er. I tillegg forbedrer Dynamons intelligente forespørselsruting og GPU-planlegging effektiviteten i store AI-utsteder.

Konkurranserfordel: Dynamo vs. alternativer

NVIDIA Dynamo tilbyr nøkkel fordeler over alternativer som AWS Inferentia og Google (GOOGL ) TPUs. Det er designet for å håndtere store AI-arbeidsbelastninger effektivt, og optimerer GPU-planlegging, minnehåndtering og forespørselsruting for å forbedre ytelsen over flere GPU-er. I motsetning til AWS Inferentia, som er tett knyttet til AWS-sky-infrastruktur, tilbyr Dynamo fleksibilitet ved å støtte både hybrid-sky og på-sted-utsteder, og hjelper bedrifter å unngå leverandør-lås.

En av Dynamons styrker er dens åpne kildekodemodulære arkitektur, som tillater selskaper å tilpasse rammeverket basert på deres behov. Det optimerer hver fase av inferensprosessen, og sikrer at AI-modeller kjører jevnt og effektivt, og gjør best mulig bruk av tilgjengelige beregningsressurser. Med fokus på skalerbarhet og fleksibilitet er Dynamo egnet for bedrifter som søker etter en kostnadseffektiv og høy-ytelses AI-inferensløsning.

Bunnen av saken

NVIDIA Dynamo forandrer verden av AI-inferens ved å tilby en skalerbar og effektiv løsning på utfordringene bedrifter møter med sanntids AI-applikasjoner. Den åpne kildekodemodulære designen tillater det å optimalisere GPU-bruk, håndtere minne bedre og rute forespørsler mer effektivt, og gjør det perfekt for store AI-oppgaver. Ved å skille nøkkelprosesser og tillate GPU-er å justere dynamisk, forbedrer Dynamo ytelsen og reduserer kostnadene.

I motsetning til tradisjonelle systemer eller konkurrenter, støtter Dynamo hybrid-sky og på-sted-utsteder, og gir bedrifter mer fleksibilitet og reduserer avhengighet av noen leverandør. Med sin imponerende ytelse og tilpasning, setter NVIDIA Dynamo en ny standard for AI-inferens, og tilbyr bedrifter en avansert, kostnadseffektiv og skalerbar løsning for deres AI-behov.