AI-inferens i skala: Utforska NVIDIA Dynamos högpresterande arkitektur

As Artificial Intelligence (AI) tekniska framsteg har behovet av effektiva och skalbara slutledningslösningar vuxit snabbt. Snart förväntas AI-inferens bli viktigare än utbildning eftersom företag fokuserar på att snabbt köra modeller för att göra förutsägelser i realtid. Denna transformation understryker behovet av en robust infrastruktur för att hantera stora mängder data med minimala förseningar.

Slutledning är avgörande i branscher som autonoma fordon, bedrägeriupptäckt och medicinsk diagnostik i realtid. Det har dock unika utmaningar, avsevärt när man skalar för att möta kraven från uppgifter som videoströmning, livedataanalys och kundinsikter. Traditionella AI-modeller kämpar för att hantera dessa högkapacitetsuppgifter effektivt, vilket ofta leder till höga kostnader och förseningar. När företag utökar sina AI-kapaciteter behöver de lösningar för att hantera stora volymer av slutledningsförfrågningar utan att offra prestanda eller ökade kostnader.

Det är här NVIDIA Dynamo kommer in. Dynamo lanserades i mars 2025 och är ett nytt AI-ramverk utformat för att hantera utmaningarna med AI-inferens i stor skala. Det hjälper företag att accelerera inferensarbetsbelastningar samtidigt som de bibehåller stark prestanda och minskar kostnaderna. Byggt på NVIDIAs robusta GPU-arkitektur och integrerat med verktyg som CUDA, TensorRT och Triton, förändrar Dynamo hur företag hanterar AI-inferens, vilket gör det enklare och effektivare för företag av alla storlekar.

Den växande utmaningen med AI-inferens i skala

AI slutledning är processen att använda en förutbildad maskininlärning modell för att göra förutsägelser från verkliga data, och det är viktigt för många realtids-AI-tillämpningar. Men traditionella system har ofta svårigheter att hantera den ökande efterfrågan på AI-inferens, särskilt inom områden som autonoma fordon, bedrägeriupptäckt och sjukvårdsdiagnostik.

Efterfrågan på AI i realtid växer snabbt, drivet av behovet av snabbt beslutsfattande på plats. En maj 2024 Forrester rapport visade att 67% av företagen integreras generativ AI in i sin verksamhet och lyfter fram vikten av realtids-AI. Inferens är kärnan i många AI-drivna uppgifter, som att göra det möjligt för självkörande bilar att fatta snabba beslut, upptäcka bedrägerier i finansiella transaktioner och hjälpa till med medicinska diagnoser som att analysera medicinska bilder.

Trots denna efterfrågan kämpar traditionella system för att hantera omfattningen av dessa uppgifter. En av huvudproblemen är underutnyttjandet av GPU:er. Till exempel förblir GPU-användningen i många system runt 10% till 15%, vilket betyder att betydande beräkningskraft är underutnyttjad. När arbetsbelastningen för AI-inferens ökar, uppstår ytterligare utmaningar, såsom minnesgränser och cache-thashing, vilket orsakar förseningar och minskar den totala prestandan.

Att uppnå låg latens är avgörande för AI-applikationer i realtid, men många traditionella system kämpar för att hänga med, särskilt när de använder molninfrastruktur. A McKinsey rapport avslöjar att 70 % av AI-projekten inte når sina mål på grund av datakvalitet och integrationsproblem. Dessa utmaningar understryker behovet av mer effektiva och skalbara lösningar; det är här NVIDIA Dynamo kliver in.

Optimera AI-inferens med NVIDIA Dynamo

NVIDIA Dynamo är ett modulärt ramverk med öppen källkod som optimerar storskaliga AI-inferensuppgifter i distribuerade multi-GPU-miljöer. Det syftar till att ta itu med vanliga utmaningar i generativa AI och resonemangsmodeller, såsom underutnyttjande av GPU, minnesflaskhalsar och ineffektiv förfrågningsdirigering. Dynamo kombinerar hårdvarumedvetna optimeringar med mjukvaruinnovationer för att lösa dessa problem, och erbjuder en effektivare lösning för AI-applikationer med hög efterfrågan.

En av nyckelfunktionerna hos Dynamo är dess disaggregerade serveringsarkitektur. Detta tillvägagångssätt skiljer den beräkningsintensiva förfyllningsfasen, som hanterar sammanhangsbearbetning, från avkodningsfasen, som involverar tokengenerering. Genom att tilldela varje fas till distinkta GPU-kluster möjliggör Dynamo oberoende optimering. Förfyllningsfasen använder GPU:er med högt minne för snabbare kontextintag, medan avkodningsfasen använder latensoptimerade GPU:er för effektiv tokenströmning. Denna separation förbättrar genomströmningen, vilket gör modeller som Lama 70B dubbelt så snabbt.

Den inkluderar en GPU-resursplanerare som dynamiskt schemalägger GPU-allokering baserat på realtidsanvändning, och optimerar arbetsbelastningar mellan förfyllnings- och avkodningsklustren för att förhindra överprovisionering och inaktiva cykler. En annan nyckelfunktion är den KV-cache-medvetna smarta routern, som säkerställer att inkommande förfrågningar riktas till GPU:er som har relevant nyckel-värde (KV) cachedata, vilket minimerar redundanta beräkningar och förbättrar effektiviteten. Den här funktionen är särskilt fördelaktig för flerstegsresonemangsmodeller som genererar fler tokens än vanliga stora språkmodeller.

Ocuco-landskapet NVIDIA Inference TranXfer Library (NIXL) är en annan kritisk komponent, som möjliggör kommunikation med låg latens mellan GPU:er och heterogena minnes-/lagringsnivåer som HBM och NVMe. Den här funktionen stöder hämtning av KV-cache på under millisekunder, vilket är avgörande för tidskänsliga uppgifter. Den distribuerade KV-cachehanteraren hjälper också till att ladda mer sällan åtkomst till cachedata till systemminnet eller SSD:er, vilket frigör GPU-minne för aktiva beräkningar. Detta tillvägagångssätt förbättrar den totala systemets prestanda med upp till 30x, särskilt för stora modeller som DeepSeek-R1 671B.

NVIDIA Dynamo integreras med NVIDIAs fullstack, inklusive CUDA, TensorRT och Blackwell GPU, samtidigt som det stöder populära slutledningsbackends som vLLM och TensorRT-LLM. Benchmarks visar upp till 30 gånger högre tokens per GPU per sekund för modeller som DeepSeek-R1 på GB200 NVL72-system.

Som efterföljare till Triton Inference Server är Dynamo designad för AI-fabriker som kräver skalbara, kostnadseffektiva slutledningslösningar. Det gynnar autonoma system, realtidsanalyser och agentarbetsflöden med flera modeller. Dess öppen källkod och modulära design möjliggör också enkel anpassning, vilket gör den anpassningsbar för olika AI-arbetsbelastningar.

Verkliga tillämpningar och industripåverkan

NVIDIA Dynamo har visat värde i branscher där AI-inferens i realtid är avgörande. Det förbättrar autonoma system, realtidsanalys och AI-fabriker, vilket möjliggör AI-applikationer med hög genomströmning.

Företag som Tillsammans AI har använt Dynamo för att skala inferensarbetsbelastningar och uppnå upp till 30x kapacitetsökningar när de kör DeepSeek-R1-modeller på NVIDIA Blackwell GPU:er. Dessutom förbättrar Dynamos intelligenta förfrågningsdirigering och GPU-schemaläggning effektiviteten i storskaliga AI-distributioner.

Konkurrensfördel: Dynamo vs. alternativ

NVIDIA Dynamo erbjuder viktiga fördelar jämfört med alternativ som AWS Inferentia och Google TPU:er. Den är designad för att hantera storskaliga AI-arbetsbelastningar effektivt, optimera GPU-schemaläggning, minneshantering och förfrågningsrutt för att förbättra prestandan över flera GPU:er. Till skillnad från AWS Inferentia, som är nära knuten till AWS molninfrastruktur, ger Dynamo flexibilitet genom att stödja både hybridmoln och lokala distributioner, vilket hjälper företag att undvika inlåsning av leverantörer.

En av Dynamos styrkor är dess modulära arkitektur med öppen källkod, vilket gör det möjligt för företag att anpassa ramverket baserat på sina behov. Det optimerar varje steg i inferensprocessen, vilket säkerställer att AI-modeller körs smidigt och effektivt samtidigt som tillgängliga beräkningsresurser utnyttjas på bästa sätt. Med fokus på skalbarhet och flexibilitet är Dynamo lämpligt för företag som letar efter en kostnadseffektiv och högpresterande AI-inferenslösning.

The Bottom Line

NVIDIA Dynamo förvandlar världen av AI-inferens genom att tillhandahålla en skalbar och effektiv lösning på de utmaningar som företag står inför med AI-applikationer i realtid. Dess öppen källkod och modulära design gör att den kan optimera GPU-användningen, hantera minnet bättre och dirigera förfrågningar mer effektivt, vilket gör den perfekt för storskaliga AI-uppgifter. Genom att separera nyckelprocesser och låta GPU:er anpassa sig dynamiskt, ökar Dynamo prestanda och minskar kostnaderna.

Till skillnad från traditionella system eller konkurrenter stöder Dynamo hybridmoln och lokala inställningar, vilket ger företag mer flexibilitet och minskar beroendet av alla leverantörer. Med sin imponerande prestanda och anpassningsförmåga sätter NVIDIA Dynamo en ny standard för AI-inferens, och erbjuder företag en avancerad, kostnadseffektiv och skalbar lösning för deras AI-behov.