Inferență AI la scară: Explorarea arhitecturii de înaltă performanță a NVIDIA Dynamo

As Artificial Intelligence (AI) progresele tehnologice, nevoia de soluții de inferență eficiente și scalabile a crescut rapid. În curând, inferența AI este de așteptat să devină mai importantă decât instruirea, deoarece companiile se concentrează pe modele care rulează rapid pentru a face predicții în timp real. Această transformare subliniază necesitatea unei infrastructuri robuste care să gestioneze cantități mari de date cu întârzieri minime.

Inferența este vitală în industrii precum autovehicule autonome, detectarea fraudelor și diagnosticare medicală în timp real. Cu toate acestea, are provocări unice, în mod semnificativ atunci când este scalat pentru a satisface cerințele unor sarcini precum streaming video, analiza datelor în direct și informații despre clienți. Modelele tradiționale de IA se luptă să gestioneze eficient aceste sarcini cu debit mare, ceea ce duce adesea la costuri și întârzieri mari. Pe măsură ce companiile își extind capacitățile AI, au nevoie de soluții pentru a gestiona volume mari de cereri de inferență fără a sacrifica performanța sau a crește costurile.

Aici e locul NVIDIA Dynamo Lansat în martie 2025, Dynamo este un nou cadru de inteligență artificială conceput pentru a aborda provocările inferenței inteligenței artificiale la scară largă. Acesta ajută companiile să accelereze sarcinile de lucru legate de inferențe, menținând în același timp performanțe puternice și reducând costurile. Construit pe arhitectura robustă a GPU-urilor NVIDIA și integrat cu instrumente precum CUDA, TensorRT și Triton, Dynamo schimbă modul în care companiile gestionează inferența inteligenței artificiale, făcând-o mai ușoară și mai eficientă pentru companii de toate dimensiunile.

Provocarea în creștere a inferenței AI la scară

Inferența AI este procesul de utilizare a unui instrument pre-antrenat masina de învățare model pentru a face predicții din datele din lumea reală și este esențial pentru multe aplicații AI în timp real. Cu toate acestea, sistemele tradiționale se confruntă adesea cu dificultăți în gestionarea cererii tot mai mari de inferențe AI, în special în domenii precum vehiculele autonome, detectarea fraudelor și diagnosticarea asistenței medicale.

Cererea de AI în timp real crește rapid, determinată de nevoia de luare a deciziilor rapidă, la fața locului. Un mai 2024 Forrester raportul a constatat că 67% dintre întreprinderi se integrează AI generativă în operațiunile lor, subliniind importanța AI în timp real. Inferența se află în centrul multor sarcini bazate pe inteligență artificială, cum ar fi permiterea mașinilor cu conducere autonomă să ia decizii rapide, detectarea fraudelor în tranzacțiile financiare și asistarea la diagnostice medicale, cum ar fi analiza imaginilor medicale.

În ciuda acestei cereri, sistemele tradiționale se luptă să gestioneze amploarea acestor sarcini. Una dintre principalele probleme este subutilizarea GPU-urilor. De exemplu, utilizarea GPU-ului în multe sisteme rămâne în jur de 10% până la 15%, ceea ce înseamnă că puterea de calcul semnificativă este subutilizată. Pe măsură ce volumul de lucru pentru inferența AI crește, apar provocări suplimentare, cum ar fi limitele de memorie și distrugerea cache-ului, care cauzează întârzieri și reduc performanța generală.

Obținerea unei latențe scăzute este crucială pentru aplicațiile AI în timp real, dar multe sisteme tradiționale se luptă să țină pasul, mai ales atunci când folosesc infrastructura cloud. O Raportul McKinsey dezvăluie că 70% dintre proiectele de IA nu își ating obiectivele din cauza problemelor legate de calitatea datelor și de integrare. Aceste provocări subliniază necesitatea unor soluții mai eficiente și mai scalabile; aici intervine NVIDIA Dynamo.

Optimizarea inferenței AI cu NVIDIA Dynamo

NVIDIA Dynamo este un cadru modular, open-source, care optimizează sarcinile de inferență AI la scară largă în medii multi-GPU distribuite. Acesta își propune să abordeze provocările comune din AI generativă și modelele de raționament, cum ar fi subutilizarea GPU-ului, blocajele de memorie și rutarea ineficientă a cererilor. Dynamo combină optimizările conștiente de hardware cu inovațiile software pentru a rezolva aceste probleme, oferind o soluție mai eficientă pentru aplicațiile AI la cerere.

Una dintre caracteristicile cheie ale Dynamo este arhitectura sa dezagregată de servire. Această abordare separă faza de pre-completare intensivă din punct de vedere computațional, care se ocupă de procesarea contextului, de faza de decodare, care implică generarea de simboluri. Atribuind fiecare fază unor clustere GPU distincte, Dynamo permite optimizarea independentă. Faza de pre-umplere folosește GPU-uri cu memorie mare pentru o asimilare mai rapidă a contextului, în timp ce faza de decodare folosește GPU-uri optimizate pentru latență pentru streaming eficient de token. Această separare îmbunătățește debitul, făcând modele ca Lama 70B de două ori mai repede.

Include un planificator de resurse GPU care programează în mod dinamic alocarea GPU pe baza utilizării în timp real, optimizând sarcinile de lucru dintre clusterele de precompletare și decodificare pentru a preveni supraprovizionarea și ciclurile inactive. O altă caracteristică cheie este routerul inteligent KV-aware cache, care asigură că solicitările primite sunt direcționate către GPU-uri care dețin date relevante de cache-cheie-valoare (KV), minimizând astfel calculele redundante și îmbunătățind eficiența. Această caracteristică este deosebit de benefică pentru modelele de raționament în mai mulți pași care generează mai multe simboluri decât modelele standard de limbaj mari.

Biblioteca NVIDIA Inference TranXfer (NIXL) este o altă componentă critică, care permite comunicarea cu latență scăzută între GPU și niveluri eterogene de memorie/stocare precum HBM și NVMe. Această caracteristică acceptă recuperarea memoriei cache KV sub milisecunde, care este crucială pentru sarcinile sensibile la timp. Managerul de cache KV distribuit ajută, de asemenea, la descărcarea datelor cache accesate mai rar în memoria de sistem sau SSD-uri, eliberând memoria GPU pentru calcule active. Această abordare îmbunătățește performanța generală a sistemului de până la 30 de ori, în special pentru modelele mari precum DeepSeek-R1 671B.

NVIDIA Dynamo se integrează cu stiva completă a NVIDIA, inclusiv GPU-uri CUDA, TensorRT și Blackwell, suportând în același timp backend-uri de inferență populare precum vLLM și TensorRT-LLM. Benchmark-urile arată token-uri de până la 30 de ori mai mari pe GPU pe secundă pentru modele precum DeepSeek-R1 pe sisteme GB200 NVL72.

În calitate de succesor al Triton Inference Server, Dynamo este proiectat pentru fabricile AI care necesită soluții de inferență scalabile și eficiente din punct de vedere al costurilor. Beneficiază de sisteme autonome, analiză în timp real și fluxuri de lucru agentice cu mai multe modele. Designul său open-source și modular permite, de asemenea, personalizarea ușoară, făcându-l adaptabil pentru diverse sarcini de lucru AI.

Aplicații din lumea reală și impact în industrie

NVIDIA Dynamo a demonstrat valoare în industriile în care inferența AI în timp real este esențială. Îmbunătățește sistemele autonome, analizele în timp real și fabricile de inteligență artificială, permițând aplicații de inteligență artificială cu randament ridicat.

Companiile cum ar fi Împreună AI au folosit Dynamo pentru a scala sarcinile de lucru de inferență, obținând o creștere a capacității de până la 30 de ori atunci când rulează modele DeepSeek-R1 pe GPU-uri NVIDIA Blackwell. În plus, rutarea inteligentă a solicitărilor Dynamo și programarea GPU îmbunătățesc eficiența în implementările AI la scară largă.

Avantaj competitiv: Dinamo vs. Alternative

NVIDIA Dynamo oferă avantaje cheie față de alternative precum AWS Inferentia și Google TPU. Este conceput pentru a gestiona în mod eficient sarcinile de lucru AI la scară largă, optimizând programarea GPU, gestionarea memoriei și rutarea solicitărilor pentru a îmbunătăți performanța pe mai multe GPU-uri. Spre deosebire de AWS Inferentia, care este strâns legată de infrastructura cloud AWS, Dynamo oferă flexibilitate prin sprijinirea atât a cloud-ului hibrid, cât și a implementărilor on-premise, ajutând companiile să evite blocarea furnizorilor.

Unul dintre punctele forte ale Dynamo este arhitectura sa modulară open-source, care permite companiilor să personalizeze framework-ul în funcție de nevoile lor. Optimizează fiecare etapă a procesului de inferență, asigurând că modelele de inteligență artificială rulează fără probleme și eficient, utilizând în același timp la maximum resursele de calcul disponibile. Concentrându-se pe scalabilitate și flexibilitate, Dynamo este potrivit pentru întreprinderile care caută o soluție de inferență a inteligenței artificiale rentabilă și de înaltă performanță.

Linia de jos

NVIDIA Dynamo transformă lumea inferenței AI, oferind o soluție scalabilă și eficientă la provocările cu care se confruntă companiile cu aplicațiile AI în timp real. Designul său open-source și modular îi permite să optimizeze utilizarea GPU-ului, să gestioneze mai bine memoria și să direcționeze cererile mai eficient, făcându-l perfect pentru sarcini AI la scară largă. Separând procesele cheie și permițând GPU-urilor să se ajusteze dinamic, Dynamo crește performanța și reduce costurile.

Spre deosebire de sistemele tradiționale sau concurenți, Dynamo acceptă cloud hibrid și setări on-premise, oferind companiilor mai multă flexibilitate și reducând dependența de orice furnizor. Cu performanța și adaptabilitatea sa impresionante, NVIDIA Dynamo stabilește un nou standard pentru inferența AI, oferind companiilor o soluție avansată, rentabilă și scalabilă pentru nevoile lor de AI.