Інференс штучного інтелекту у великому масштабі: дослідження високопродуктивної архітектури NVIDIA Dynamo

Відповідно до розвитку технологій штучного інтелекту (ШІ) зростає потреба в ефективних та масштабованих рішеннях для інференсу. Незабаром інференс ШІ очікується стати ще важливішим за тренування, оскільки компанії будуть зосереджуватися на швидкому виконанні моделей для отримання прогнозів в реальному часі. Ця трансформація підкреслює необхідність потужної інфраструктури для обробки великих обсягів даних з мінімальними затримками.

Інференс має важливе значення в галузях, таких як автономні транспортні засоби, виявлення шахрайства та діагностика в реальному часі. Однак інференсу існує ряд унікальних проблем, особливо при масштабуванні для виконання завдань, таких як потокове відео, аналіз даних в реальному часі та аналіз клієнтських даних. Традиційні моделі ШІ часто не можуть ефективно обробляти такі завдання з високим пропусканням, що часто призводить до високих витрат і затримок. Коли компанії розширюють свої можливості ШІ, їм потрібні рішення для управління великими об’ємами запитів на інференс без втрати продуктивності чи збільшення витрат.

Це саме тут вступає в дію NVIDIA Dynamo (NVDA ). Запущений у березні 2025 року, Dynamo – це новий каркас ШІ, призначений для подолання проблем інференсу ШІ у великому масштабі. Він допомагає підприємствам прискорити завдання інференсу, зберігаючи при цьому високу продуктивність та знижуючи витрати. Будучи побудованим на потужній архітектурі GPU компанії NVIDIA та інтегрованим з інструментами, такими як CUDA, TensorRT та Triton, Dynamo змінює спосіб, у який компанії керують інференсом ШІ, роблячи його простішим та ефективнішим для підприємств усіх розмірів.

Розростаюча проблема інференсу ШІ у великому масштабі

Інференс ШІ – це процес використання попередньо натренованої моделі машинного навчання для отримання прогнозів з реальних даних, і він є важливим для багатьох застосунків ШІ в реальному часі. Однак традиційні системи часто зустрічають труднощі при обробці зростаючого попиту на інференс ШІ, особливо в галузях, таких як автономні транспортні засоби, виявлення шахрайства та діагностика в галузі охорони здоров’я.

Попит на ШІ в реальному часі зростає швидко, що обумовлено необхідністю швидкого прийняття рішень. Звіт Forrester за травень 2024 року показав, що 67% підприємств інтегрують генеративний ШІ у свої операції, підкреслюючи важливість ШІ в реальному часі. Інференс знаходиться в центрі багатьох завдань ШІ, таких як надання можливості автономним транспортним засобам приймати швидкі рішення, виявлення шахрайства у фінансових транзакціях та допомога у медичних діагнозах, таких як аналіз медичних зображень.

Незважаючи на цей попит, традиційні системи часто не можуть впоратися з масштабом цих завдань. Однією з основних проблем є недостатнє використання GPU. Наприклад, використання GPU у багатьох системах залишається на рівні 10-15%, що означає, що значна обчислювальна потужність залишається невикористаною. Коли завдання інференсу зростає, виникають додаткові проблеми, такі як обмеження пам’яті та кеш-трешинг, які призводять до затримок та зниження загальної продуктивності.

Досягнення низької затримки є важливим для застосунків ШІ в реальному часі, але традиційні системи часто не можуть впоратися з цим, особливо при використанні інфраструктури хмари. Звіт McKinsey показав, що 70% проектів ШІ не досягають своїх цілей через проблеми з якістю даних та інтеграцією. Ці проблеми підкреслюють необхідність більш ефективних та масштабованих рішень; саме тут вступає в дію NVIDIA Dynamo.

Оптимізація інференсу ШІ за допомогою NVIDIA Dynamo

NVIDIA Dynamo – це відкритий, модульний каркас, який оптимізує завдання інференсу ШІ у великому масштабі в розподілених середовищах з多ма GPU. Він спрямований на подолання загальних проблем у моделях генеративного ШІ та моделях висновку, таких як недостатнє використання GPU, обмеження пам’яті та неефективне маршрутизація запитів. Dynamo поєднує апаратно-орієнтовані оптимізації з інноваціями у сфері програмного забезпечення для вирішення цих проблем, пропонуючи більш ефективне рішення для застосунків ШІ з високим попитом.

Однією з ключових особливостей Dynamo є його архітектура з відокремленою службою. Цій підхіді окремо виділяються обчислювально інтенсивна фаза попереднього заповнення, яка обробляє контекст, та фаза декодування, яка займається генерацією токенів. Призначення кожної фази окремим кластерам GPU дозволяє здійснювати незалежну оптимізацію. Фаза попереднього заповнення використовує GPU з високою пам’яттю для швидшого прийому контексту, тоді як фаза декодування використовує GPU з низькою затримкою для ефективної генерації токенів. Це розділення підвищує пропускну здатність, роблячи моделі, такі як Llama 70B, вдвічі швидшими.

Він включає в себе планувальник ресурсів GPU, який динамічно розподіляє ресурси GPU на основі використання в реальному часі, оптимізуючи завантаження між кластерами попереднього заповнення та декодування для попередження надмірного розподілу та бездіяльності. Іншою ключовою особливістю є кеш-чутливий розумний маршрутизатор, який забезпечує направлення вхідних запитів до GPU, які містять відповідні дані кешу ключ-значення (KV), тим самим зменшуючи повторювані обчислення та підвищуючи ефективність. Ця особливість особливо корисна для моделей висновку з кількома кроками, які генерують більше токенів, ніж стандартні великі мови моделі.

Бібліотека передачі інференсу NVIDIA (NIXL) – це ще один критичний компонент, який забезпечує низькозатримку зв’язок між GPU та гетерогенними рівнями пам’яті/зберігання, такими як HBM та NVMe. Ця особливість підтримує отримання даних кешу KV за меншу мілісекунду, що є важливим для завдань, чутливих до часу. Розподіленний менеджер кешу KV також допомагає вивантажувати рідше використовувані дані кешу в системну пам’ять або SSD, звільняючи пам’ять GPU для активних обчислень. Цей підхід підвищує загальну продуктивність системи до 30 разів, особливо для великих моделей, таких як DeepSeek-R1 671B.

NVIDIA Dynamo інтегрується з повним стеком NVIDIA, включаючи CUDA, TensorRT та Blackwell GPU, а також підтримує популярні бекенди інференсу, такі як vLLM та TensorRT-LLM. Бенчмарки показують до 30 разів більшу кількість токенів на секунду на GPU для моделей, таких як DeepSeek-R1 на системах GB200 NVL72.

Як наступник сервера інференсу Triton, Dynamo призначений для фабрик ШІ, яким потрібні масштабовані та ефективні рішення інференсу. Він вигідно впливає на автономні системи, аналіз у реальному часі та робочі потоки з多ма моделей. Його відкрита та модульна конструкція також дозволяє легко налаштовувати, роблячи його придатним для різних завдань ШІ.

Практичні застосування та вплив на галузь

NVIDIA Dynamo продемонстрував свою цінність у галузях, де інференс ШІ в реальному часі є критично важливим. Він підвищує автономні системи, аналіз у реальному часі та фабрики ШІ, дозволяючи застосунки ШІ з високим пропусканням.

Компанії, такі як Together AI, використовували Dynamo для масштабування завдань інференсу, досягнувши до 30-разового збільшення пропускної здатності при виконанні моделей DeepSeek-R1 на GPU NVIDIA Blackwell. Крім того, розумний маршрутизатор запитів та планувальник GPU Dynamo підвищують ефективність у великомасштабних розгортаннях ШІ.

Конкурентна перевага: Dynamo проти альтернатив

NVIDIA Dynamo пропонує ключові переваги над альтернативами, такими як AWS Inferentia та Google (GOOGL ) TPUs. Він призначений для ефективного xửлення завдань інференсу ШІ у великому масштабі, оптимізуючи планування GPU, керування пам’яттю та маршрутизацію запитів для підвищення продуктивності на декількох GPU. На відміну від AWS Inferentia, тісно пов’язаної з інфраструктурою хмари AWS, Dynamo пропонує гнучкість, підтримуючи як гібридні, так і локальні розгортання, допомагаючи підприємствам уникнути залежності від постачальників.

Однією з сильних сторін Dynamo є його відкрита модульна архітектура, яка дозволяє компаніям налаштовувати каркас відповідно до своїх потреб. Він оптимізує кожний етап процесу інференсу, забезпечуючи плавну та ефективну роботу моделей ШІ, а також найкраще використання наявних обчислювальних ресурсів. З його акцентом на масштабованість та гнучкість Dynamo підходить для підприємств, які шукають ефективне та високопродуктивне рішення інференсу ШІ.

Висновок

NVIDIA Dynamo змінює світ інференсу ШІ, пропонуючи масштабоване та ефективне рішення проблем, з якими підприємства зіштовхуються при застосунках ШІ в реальному часі. Його відкрита та модульна конструкція дозволяє оптимізувати використання GPU, краще керувати пам’яттю та більш ефективно маршрутизувати запити, роблячи його ідеальним для завдань інференсу ШІ у великому масштабі. Роздільно обробляючи ключові процеси та дозволяючи GPU регулювати свою роботу динамічно, Dynamo підвищує продуктивність та знижує витрати.

На відміну від традиційних систем або конкурентів, Dynamo підтримує гібридні та локальні розгортання, надавши підприємствам більшу гнучкість та знижуючи залежність від будь-якого постачальника. З його вражаючою продуктивністю та адаптивністю NVIDIA Dynamo встановлює новий стандарт для інференсу ШІ, пропонуючи підприємствам просунуте, ефективне та масштабоване рішення для їхніх потреб у сфері ШІ.