AI-inferens i stor skala: Utforskning av NVIDIA Dynamons högpresterande arkitektur

Såsom Artificiell Intelligens (AI) teknologi utvecklas, har behovet av effektiva och skalbara inferenslösningar växt snabbt. Snart förväntas AI-inferens bli viktigare än utbildning när företag fokuserar på att köra modeller snabbt för att göra realtidsprediktioner. Denna transformation betonar behovet av en robust infrastruktur för att hantera stora mängder data med minimala förseningar.

Inferens är avgörande i branscher som autonoma fordon, bedrägeridetektering och realtidsmedicinsk diagnostik. Men det har unika utmaningar, särskilt när det gäller att skala för att möta kraven för uppgifter som videostreaming, live dataanalys och kundinsikter. Traditionella AI-modeller kämpar för att hantera dessa högpresterande uppgifter effektivt, vilket ofta leder till höga kostnader och förseningar. När företag utökar sin AI-kapacitet behöver de lösningar för att hantera stora volymer av inferensbegäranden utan att offra prestanda eller öka kostnaderna.

Här kommer NVIDIA Dynamo (NVDA ) in. Lanserat i mars 2025 är Dynamo ett nytt AI-ramverk som är utformat för att hantera utmaningarna med AI-inferens i stor skala. Det hjälper företag att accelerera inferensarbetsbelastningar samtidigt som det upprätthåller stark prestanda och minskar kostnader. Byggt på NVIDIA:s robusta GPU-arkitektur och integrerat med verktyg som CUDA, TensorRT och Triton, är Dynamo en ny standard för AI-inferens, som erbjuder företag en avancerad, kostnadseffektiv och skalbar lösning för deras AI-behov.

Den växande utmaningen med AI-inferens i stor skala

AI-inferens är processen att använda en förutbildad maskinlärningsmodell för att göra prediktioner från realvärldens data, och det är avgörande för många realtids-AI-applikationer. Men traditionella system möter ofta svårigheter att hantera den ökande efterfrågan på AI-inferens, särskilt inom områden som autonoma fordon, bedrägeridetektering och hälso- och sjukvård.

Efterfrågan på realtids-AI växer snabbt, driven av behovet av snabba, på-plats-beslut. En rapport från Forrester i maj 2024 fann att 67% av företagen integrerar generativ AI i sina verksamheter, vilket betonar vikten av realtids-AI. Inferens ligger i hjärtat av många AI-drivna uppgifter, såsom att möjliggöra självkörande fordon att fatta snabba beslut, upptäcka bedrägeri i finansiella transaktioner och assistera vid medicinska diagnoser som analys av medicinska bilder.

Trots denna efterfrågan kämpar traditionella system för att hantera omfattningen av dessa uppgifter. En av de viktigaste utmaningarna är underutnyttjandet av GPU:er. Till exempel förblir GPU-användningen i många system runt 10% till 15%, vilket innebär att betydande beräkningskraft är outnyttjad. När arbetsbelastningen för AI-inferens ökar uppstår ytterligare utmaningar, såsom minnesbegränsningar och cache-thrashing, som orsakar förseningar och minskar den övergripande prestandan.

Att uppnå låg latens är avgörande för realtids-AI-applikationer, men många traditionella system kämpar för att hålla jämna steg, särskilt när de använder molninfrastruktur. En McKinsey-rapport avslöjar att 70% av AI-projekt misslyckas med att uppnå sina mål på grund av datakvalitets- och integrationsproblem. Dessa utmaningar understryker behovet av mer effektiva och skalbara lösningar; detta är där NVIDIA Dynamo kommer in.

Optimering av AI-inferens med NVIDIA Dynamo

NVIDIA Dynamo är ett öppen källkods-, modulärt ramverk som optimerar storskaliga AI-inferensuppgifter i distribuerade multi-GPU-miljöer. Det syftar till att hantera vanliga utmaningar i generativ AI och resonemodeller, såsom GPU-underutnyttjande, minnesbegränsningar och ineffektiv begäranstrafik. Dynamo kombinerar hårdvaru-medvetna optimeringar med programvaruinnovationer för att hantera dessa problem, vilket erbjuder en mer effektiv lösning för högpresterande AI-applikationer.

En av Dynamons viktigaste funktioner är dess disaggregerade serverarkitektur. Detta tillvägagångssätt separerar den beräkningsintensiva förifyllda fasen, som hanterar kontextbearbetning, från avkodningsfasen, som involverar token-generering. Genom att tilldela varje fas till olika GPU-kluster tillåter Dynamo oberoende optimering. Förifyllda fasen använder högminnes-GPU:er för snabbare kontextinmatning, medan avkodningsfasen använder latensoptimerade GPU:er för effektiv tokenströmning. Denna separation förbättrar genomströmningen, vilket gör modeller som Llama 70B dubbelt så snabb.

Det inkluderar en GPU-resursplanerare som dynamiskt schemalägger GPU-tilldelning baserat på realtidsanvändning, vilket optimerar arbetsbelastningar mellan förifyllda och avkodningskluster för att förhindra överallokering och inaktiva cykler. En annan viktig funktion är KV-cache-medveten smart router, som säkerställer att inkommande begäranden dirigeras till GPU:er som innehåller relevant nyckel-värde (KV)-cachadata, vilket minskar redundanta beräkningar och förbättrar effektiviteten. Denna funktion är särskilt fördelaktig för flerstegs resonemodeller som genererar fler token än standardstora språkmodeller.

NVIDIA Inference TranXfer Library (NIXL) är en annan kritisk komponent, som möjliggör låglatenskommunikation mellan GPU:er och heterogena minnes-/lagringsnivåer som HBM och NVMe. Denna funktion stöder sub-millisekunds KV-cacheförfrågan, vilket är avgörande för tidkänsliga uppgifter. Den distribuerade KV-cacheministeren hjälper också till att avlasta mindre ofta åtkomst cachelagrad data till systemminne eller SSD:er, vilket frigör GPU-minne för aktiva beräkningar. Detta tillvägagångssätt förbättrar den övergripande systemprestandan med upp till 30 gånger, särskilt för stora modeller som DeepSeek-R1 671B.

NVIDIA Dynamo integrerar med NVIDIA:s fulla stack, inklusive CUDA, TensorRT och Blackwell GPU:er, medan det stöder populära inferensbakändar som vLLM och TensorRT-LLM. Benchmark-tester visar upp till 30 gånger fler token per GPU per sekund för modeller som DeepSeek-R1 på GB200 NVL72-system.

Som efterträdare till Triton Inference Server är Dynamo utformat för AI-fabriker som kräver skalbara, kostnadseffektiva inferenslösningar. Det gynnar autonoma system, realtidsanalys och multi-modellagiska arbetsflöden. Dess öppna källkods- och modulära design möjliggör också enkel anpassning, vilket gör det anpassningsbart för olika AI-arbetsbelastningar.

Verkliga applikationer och branschpåverkan

NVIDIA Dynamo har visat värde över hela branschen där realtids-AI-inferens är avgörande. Det förbättrar autonoma system, realtidsanalys och AI-fabriker, vilket möjliggör högpresterande AI-applikationer.

Företag som Together AI har använt Dynamo för att skala inferensarbetsbelastningar, vilket har resulterat i upp till 30 gånger kapacitetsökning när de kör DeepSeek-R1-modeller på NVIDIA Blackwell GPU:er. Dessutom förbättrar Dynamons intelligent begäranstrafik och GPU-schemaläggning effektiviteten i storskaliga AI-distributioner.

Konkurrensfördel: Dynamo vs. alternativ

NVIDIA Dynamo erbjuder nyckelfördelar jämfört med alternativ som AWS Inferentia och Google (GOOGL ) TPUs. Det är utformat för att hantera storskaliga AI-arbetsbelastningar effektivt, vilket optimerar GPU-schemaläggning, minneshantering och begäranstrafik för att förbättra prestandan över flera GPU:er. Till skillnad från AWS Inferentia, som är nära kopplat till AWS-molninfrastruktur, erbjuder Dynamo flexibilitet genom att stödja både hybridmoln- och lokala distributioner, vilket hjälper företag att undvika leverantörsbunden.

En av Dynamons styrkor är dess öppna källkods-modulära arkitektur, som tillåter företag att anpassa ramverket baserat på deras behov. Det optimerar varje steg i inferensprocessen, vilket säkerställer att AI-modeller körs smidigt och effektivt samtidigt som de gör bästa möjliga användning av tillgängliga beräkningsresurser. Med sin fokus på skalbarhet och flexibilitet är Dynamo lämplig för företag som söker en kostnadseffektiv och högpresterande AI-inferenslösning.

Slutsatsen

NVIDIA Dynamo förändrar världen av AI-inferens genom att erbjuda en skalbar och effektiv lösning på de utmaningar som företag möter med realtids-AI-applikationer. Dess öppna källkods- och modulära design tillåter det att optimera GPU-användning, hantera minne bättre och dirigera begäranden mer effektivt, vilket gör det perfekt för storskaliga AI-uppgifter. Genom att separera viktiga processer och tillåta GPU:er att justera dynamiskt, förbättrar Dynamo prestandan och minskar kostnaderna.

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