Инференс ИИ в масштабе: Изучение Высокопроизводительной Архитектуры NVIDIA Dynamo

По мере развития технологий Искусственного Интеллекта (ИИ) растет потребность в эффективных и масштабируемых решениях для инференса. Вскоре инференс ИИ, как ожидается, станет более важным, чем обучение, поскольку компании будут фокусироваться на быстром запуске моделей для реального времени прогнозов. Этот переход подчеркивает необходимость прочной инфраструктуры для обработки больших объемов данных с минимальными задержками.

Инференс имеет решающее значение в отраслях, таких как автономные транспортные средства, обнаружение мошенничества и реальная медицинская диагностика. Однако он имеет уникальные проблемы, особенно при масштабировании для удовлетворения требований задач, таких как потоковое видео, анализ данных в реальном времени и анализ клиентских данных. Традиционные модели ИИ с трудом справляются с этими задачами высокого пропускания, что часто приводит к высоким затратам и задержкам. По мере расширения компаний своих возможностей ИИ они нуждаются в решениях для управления большими объемами запросов на инференс без жертвования производительностью или увеличением затрат.

Именно здесь на сцену выходит NVIDIA Dynamo. Запущенный в марте 2025 года, Dynamo – это новый фреймворк ИИ, предназначенный для решения проблем инференса ИИ в масштабе. Он помогает бизнесу ускорять рабочие нагрузки инференса, сохраняя при этом сильную производительность и снижая затраты. Основанный на прочной архитектуре GPU от NVIDIA и интегрированный с инструментами, такими как CUDA, TensorRT и Triton, Dynamo меняет то, как компании управляют инференсом ИИ, делая его проще и более эффективным для бизнеса всех размеров.

Растущая проблема инференса ИИ в масштабе

Инференс ИИ – это процесс использования предварительно обученной модели машинного обучения для прогнозирования реальных данных, и он необходим для многих приложений ИИ в реальном времени. Однако традиционные системы часто сталкиваются с трудностями при обработке растущего спроса на инференс ИИ, особенно в таких областях, как автономные транспортные средства, обнаружение мошенничества и медицинская диагностика.

Спрос на ИИ в реальном времени растет быстро, обусловленный необходимостью быстрого, на месте принятия решений. Отчет Forrester за май 2024 года показал, что 67% бизнеса интегрируют генеративный ИИ в свои операции, подчеркивая важность ИИ в реальном времени. Инференс является ядром многих задач, управляемых ИИ, таких как обеспечение автономных транспортных средств для быстрого принятия решений, обнаружение мошенничества в финансовых транзакциях и помощь в медицинских диагнозах, таких как анализ медицинских изображений.

Несмотря на этот спрос, традиционные системы с трудом справляются с масштабом этих задач. Одной из основных проблем является недоиспользование GPU. Например, использование GPU в многих системах остается на уровне 10% до 15%, что означает, что значительная вычислительная мощность не используется. По мере увеличения рабочей нагрузки инференса ИИ возникают дополнительные проблемы, такие как ограничения памяти и кэш-трэшинг, которые вызывают задержки и снижают общую производительность.

Достижение низкой задержки имеет решающее значение для приложений ИИ в реальном времени, но многие традиционные системы с трудом справляются с этим, особенно при использовании облачной инфраструктуры. Отчет McKinsey показывает, что 70% проектов ИИ не достигают своих целей из-за проблем с качеством и интеграцией данных. Эти проблемы подчеркивают необходимость более эффективных и масштабируемых решений; именно здесь на сцену выходит NVIDIA Dynamo.

Оптимизация инференса ИИ с помощью NVIDIA Dynamo

NVIDIA Dynamo – это открытый, модульный фреймворк, который оптимизирует крупномасштабные задачи инференса ИИ в распределенных средах с несколькими GPU. Он направлен на решение общих проблем в генеративных моделях ИИ и моделях рассуждения, таких как недоиспользование GPU, ограничения памяти и неэффективное маршрутизация запросов. Dynamo объединяет аппаратные оптимизации с инновациями в области программного обеспечения, чтобы решить эти проблемы, предлагая более эффективное решение для приложений ИИ с высоким спросом.

Одной из ключевых особенностей Dynamo является его архитектура службы с разделением. Этот подход отделяет вычислительную фазу предварительного заполнения, которая обрабатывает контекстную обработку, от фазы декодирования, которая включает в себя генерацию токенов. Разделив каждую фазу на отдельные кластеры GPU, Dynamo позволяет проводить независимую оптимизацию. Фаза предварительного заполнения использует GPU с высокой памятью для более быстрого поглощения контекста, в то время как фаза декодирования использует GPU, оптимизированные для задержки, для эффективной передачи токенов. Это разделение повышает пропускную способность, что делает модели, такие как Llama 70B, в два раза быстрее.

Он включает в себя планировщик ресурсов GPU, который динамически планирует выделение GPU на основе использования в реальном времени, оптимизируя рабочие нагрузки между кластерами предварительного заполнения и декодирования, чтобы предотвратить переоценку и простой. Другой ключевой особенностью является маршрутизатор, осведомленный о кэше KV, который гарантирует, что входящие запросы направляются на GPU, содержащие соответствующие данные кэша KV, тем самым минимизируя избыточные вычисления и повышая эффективность. Эта особенность особенно полезна для моделей рассуждения с несколькими шагами, которые генерируют больше токенов, чем стандартные крупные модели языка.

Библиотека NVIDIA Inference TranXfer Library (NIXL) – это еще один важный компонент, который обеспечивает низкозадержную связь между GPU и гетерогенными уровнями памяти/хранилища, такими как HBM и NVMe. Эта особенность поддерживает извлечение кэша KV за время меньше миллисекунды, что имеет решающее значение для задач, чувствительных к времени. Распределенный менеджер кэша KV также помогает выгружать менее часто используемые данные кэша в системную память или SSD, освобождая память GPU для активных вычислений. Этот подход повышает общую производительность системы до 30 раз, особенно для крупных моделей, таких как DeepSeek-R1 671B.

NVIDIA Dynamo интегрируется с полным стеком NVIDIA, включая CUDA, TensorRT и Blackwell GPU, а также поддерживает популярные бэкэнды инференса, такие как vLLM и TensorRT-LLM. Тесты показывают, что количество токенов на GPU в секунду для моделей, таких как DeepSeek-R1 на системах GB200 NVL72, увеличивается в 30 раз.

Как преемник сервера инференса Triton, Dynamo предназначен для фабрик ИИ, требующих масштабируемых и экономически эффективных решений для инференса. Он приносит пользу автономным системам, аналитике в реальном времени и рабочим процессам агентских моделей. Его открытая и модульная конструкция также позволяет легко настраивать, что делает его адаптируемым для различных рабочих нагрузок ИИ.

Реальные применения и отраслевой эффект

NVIDIA Dynamo продемонстрировал свою ценность в отраслях, где инференс ИИ в реальном времени имеет решающее значение. Он повышает автономные системы, аналитику в реальном времени и фабрики ИИ, обеспечивая приложения ИИ с высоким пропусканием.

Компании, такие как Together AI, использовали Dynamo для масштабирования рабочих нагрузок инференса, достигая увеличения емкости до 30 раз при запуске моделей DeepSeek-R1 на GPU NVIDIA Blackwell. Кроме того, умная маршрутизация запросов и планирование GPU в Dynamo повышают эффективность в крупномасштабных развертываниях ИИ.

Конкурентное преимущество: Dynamo против альтернатив

NVIDIA Dynamo предлагает ключевые преимущества перед альтернативами, такими как AWS Inferentia и Google TPUs. Он предназначен для эффективной обработки крупномасштабных рабочих нагрузок ИИ, оптимизируя планирование GPU, управление памятью и маршрутизацию запросов для повышения производительности на нескольких GPU. В отличие от AWS Inferentia, который тесно связан с облачной инфраструктурой AWS, Dynamo обеспечивает гибкость, поддерживая как гибридные облачные, так и локальные развертывания, помогая бизнесу избежать зависимости от поставщика.

Одной из сильных сторон Dynamo является его открытая модульная архитектура, которая позволяет компаниям настраивать фреймворк в соответствии со своими потребностями. Он оптимизирует каждый шаг процесса инференса, гарантируя, что модели ИИ работают гладко и эффективно, используя доступные вычислительные ресурсы. С фокусом на масштабируемости и гибкости Dynamo подходит для предприятий, ищущих экономически эффективное и высокопроизводительное решение для инференса ИИ.

Основная мысль

NVIDIA Dynamo меняет мир инференса ИИ, предоставляя масштабируемое и эффективное решение проблем, с которыми сталкиваются бизнесы в приложениях ИИ в реальном времени. Его открытая и модульная конструкция позволяет оптимизировать использование GPU, лучше управлять памятью и более эффективно маршрутизировать запросы, что делает его идеальным для крупномасштабных задач ИИ. Отделив ключевые процессы и позволив GPU корректироваться динамически, Dynamo повышает производительность и снижает затраты.

В отличие от традиционных систем или конкурентов, Dynamo поддерживает как гибридные облачные, так и локальные установки, предоставляя бизнесу больше гибкости и снижая зависимость от любого поставщика. С его впечатляющей производительностью и адаптируемостью NVIDIA Dynamo устанавливает новый стандарт для инференса ИИ, предлагая компаниям передовое, экономически эффективное и масштабируемое решение для их потребностей в ИИ.