NVIDIA Dynamo: Революция в масштабируемом AI-инференсе с высокой эффективностью

Рост важности AI-инференса

AI-инференс, то есть использование обученных моделей для предсказаний на новых данных, становится всё более важным в таких сферах, как автономные автомобили, обнаружение мошенничества и медицинская диагностика в реальном времени. Поскольку AI-приложения требуют быстрых ответов, задачи инференса скоро превзойдут обучение по значимости. Однако эффективное масштабирование инференса сталкивается с серьезными проблемами, включая низкую загрузку GPU, узкие места в памяти и задержки.

Проблемы масштабирования AI-инференса

Многие традиционные системы имеют низкую загрузку GPU — около 10-15%, что приводит к неэффективному использованию ресурсов. Ограничения памяти и конфликты кэширования ухудшают производительность, вызывая неприемлемые задержки для задач в реальном времени. Облачная инфраструктура усугубляет проблему задержек, а проблемы с интеграцией данных приводят к тому, что многие AI-проекты не достигают своих целей.

Представляем NVIDIA Dynamo

Выпущенный в марте 2025 года, NVIDIA Dynamo — это открытая, модульная платформа для оптимизации масштабных AI-инференс задач в распределённых многогрупповых GPU-средах. Она устраняет основные узкие места, сочетая аппаратные оптимизации с инновациями в программном обеспечении. Архитектура Dynamo направлена на повышение пропускной способности, снижение задержек и уменьшение затрат.

Ключевые особенности NVIDIA Dynamo

Разделённая архитектура обслуживания: Отделяет фазу предварительной загрузки (обработка контекста) от фазы декодирования (генерация токенов), выделяя каждую на специализированные GPU-кластеры. GPU с большой памятью обрабатывают предварительную загрузку, а оптимизированные для низкой задержки GPU — декодирование, что позволяет удвоить скорость моделей, таких как Llama 70B.
Динамический планировщик ресурсов GPU: Распределяет ресурсы GPU в реальном времени, балансируя нагрузку между кластерами, минимизируя простой и избыточное выделение ресурсов.
Умный маршрутизатор с учётом KV-кэша: Направляет запросы к GPU с соответствующими данными ключ-значение, уменьшая повторные вычисления и повышая эффективность, особенно для моделей многошагового вывода.
Библиотека Inference TranXfer (NIXL): Обеспечивает сверхнизкую задержку передачи данных между GPU и разнородными уровнями памяти/хранения (HBM, NVMe), что критично для задач с жесткими требованиями к времени.
Распределённый менеджер KV-кэша: Выгружает редко используемые данные в системную память или SSD, освобождая память GPU и повышая производительность до 30 раз на больших моделях, таких как DeepSeek-R1 671B.

Интеграция и совместимость

NVIDIA Dynamo интегрируется с экосистемой NVIDIA, включая CUDA, TensorRT и новые GPU Blackwell. Поддерживает популярные бекенды инференса, такие как vLLM и TensorRT-LLM. По результатам тестов, Dynamo обеспечивает до 30-кратного увеличения количества токенов на GPU в секунду по сравнению с предыдущими решениями.

Влияние на реальные задачи

Реальные отрасли, где важен AI-инференс в реальном времени, получают значительную выгоду от Dynamo. Например, компания Together AI увеличила емкость инференса в 30 раз при работе с моделью DeepSeek-R1 на GPU Blackwell. Умное распределение запросов и планирование ресурсов Dynamo повышают эффективность крупных AI-развёртываний в автономных системах, аналитике и AI-фабриках.

Конкурентные преимущества

В сравнении с AWS Inferentia и Google TPU, Dynamo предлагает большую гибкость, поддерживая гибридные и локальные развёртывания, помогая избежать зависимости от одного поставщика. Открытая, модульная архитектура позволяет компаниям настраивать платформу под свои нужды, оптимизируя планирование GPU, управление памятью и маршрутизацию запросов.

NVIDIA Dynamo устанавливает новый стандарт масштабируемого и экономичного AI-инференса, максимизируя использование ресурсов и снижая задержки, что позволяет компаниям уверенно внедрять AI-приложения в реальном времени.