Como Inteligencia synthetic (IA) La tecnología avanza, la necesidad de soluciones de inferencia eficientes y escalables ha crecido rápidamente. Pronto, se espera que la inferencia de IA se vuelva más importante que la capacitación, ya que las empresas se centran en modelos que funcionan rápidamente para hacer predicciones en tiempo actual. Esta transformación enfatiza la necesidad de una infraestructura robusta para manejar grandes cantidades de datos con retrasos mínimos.
La inferencia es very important en industrias como vehículos autónomosdetección de fraude y diagnóstico médico en tiempo actual. Sin embargo, tiene desafíos únicos, significativamente al escalar para satisfacer las demandas de tareas como la transmisión de video, el análisis de datos en vivo y las concepts del cliente. Los modelos tradicionales de IA luchan para manejar estas tareas de alto rendimiento de manera eficiente, a menudo conduciendo a altos costos y retrasos. A medida que las empresas amplían sus capacidades de IA, necesitan soluciones para administrar grandes volúmenes de solicitudes de inferencia sin sacrificar el rendimiento o aumentar los costos.
Aquí es donde Nvidia dinamo entra. Lanzado en marzo de 2025, Dynamo es un nuevo marco de IA diseñado para enfrentar los desafíos de la inferencia de IA a escala. Ayuda a las empresas a acelerar las cargas de trabajo de inferencia mientras mantienen un fuerte rendimiento y disminuyen los costos. Construido en la robusta arquitectura de la GPU de NVIDIA e integrada con herramientas como Cuda, Tensorrt y Triton, Dynamo está cambiando la forma en que las empresas administran la inferencia de IA, lo que lo hace más fácil y más eficiente para las empresas de todos los tamaños.
El creciente desafío de la inferencia de IA a escala
La inferencia de IA es el proceso de uso de una capacitación previa aprendizaje automático modelo para hacer predicciones a partir de datos del mundo actual, y es esencial para muchas aplicaciones de IA en tiempo actual. Sin embargo, los sistemas tradicionales a menudo enfrentan dificultades para manejar la creciente demanda de inferencia de IA, especialmente en áreas como vehículos autónomos, detección de fraude y diagnósticos de atención médica.
La demanda de IA en tiempo actual está creciendo rápidamente, impulsada por la necesidad de una toma de decisiones rápida en el punto. Un mayo de 2024 Forrester El informe encontró que el 67% de las empresas se integran IA generativa en sus operaciones, destacando la importancia de la IA en tiempo actual. La inferencia es el núcleo de muchas tareas impulsadas por la IA, como permitir que los automóviles autónomos tomen decisiones rápidas, detectar fraude en transacciones financieras y ayudar en diagnósticos médicos como el análisis de imágenes médicas.
A pesar de esta demanda, los sistemas tradicionales luchan por manejar la escala de estas tareas. Uno de los principales problemas es la subutilización de las GPU. Por ejemplo, la utilización de GPU en muchos sistemas permanece alrededor del 10% al 15%, lo que significa que se subutiliza una potencia computacional significativa. A medida que aumenta la carga de trabajo para la inferencia de IA, surgen desafíos adicionales, como los límites de memoria y la paliza de la caché, que causan retrasos y reducen el rendimiento common.
Lograr una baja latencia es essential para las aplicaciones de IA en tiempo actual, pero muchos sistemas tradicionales luchan por mantenerse al día, especialmente cuando se usan infraestructura en la nube. A Informe McKinsey revela que el 70% de los proyectos de IA no cumplen con sus objetivos debido a la calidad de los datos y los problemas de integración. Estos desafíos subrayan la necesidad de soluciones más eficientes y escalables; Aquí es donde interviene la dinamo nvidia.
Optimización de la inferencia de IA con Nvidia Dynamo
Nvidia Dynamo es un marco modular de código abierto que optimiza las tareas de inferencia de IA a gran escala en entornos distribuidos de múltiples GPU. Su objetivo es abordar los desafíos comunes en los modelos generativos de IA y razonamiento, como la subutilización de GPU, los cuellos de botella de memoria y el enrutamiento de solicitudes ineficientes. Dynamo combina optimizaciones conscientes de {hardware} con innovaciones de software program para abordar estos problemas, ofreciendo una solución más eficiente para aplicaciones de IA de alta demanda.
Una de las características clave de Dynamo es su arquitectura de servicio desagregada. Este enfoque separa la fase de pregrascado computacionalmente intensiva, que maneja el procesamiento de contexto, de la fase de decodificación, que involucra la generación del token. Al asignar cada fase a distintos grupos de GPU, Dynamo permite una optimización independiente. La fase de pregramado utiliza GPU de alta memoria para una ingestión de contexto más rápida, mientras que la fase de decodificación utiliza GPU optimizadas por latencia para una transmisión de token eficiente. Esta separación mejora el rendimiento, haciendo modelos como Llama 70b el doble de rápido.
Incluye un planificador de recursos de GPU que programa dinámicamente la asignación de GPU basada en la utilización en tiempo actual, optimizando las cargas de trabajo entre los grupos de prefirción y decodificación para evitar el supervisión y los ciclos inactivos. Otra característica clave es el enrutador inteligente de KV Cache-ADACE, que garantiza que las solicitudes entrantes se dirigan a las GPU que contienen datos de caché de valores clave relevantes (KV), minimizando así los cálculos redundantes y mejorando la eficiencia. Esta característica es particularmente beneficiosa para los modelos de razonamiento de varios pasos que generan más tokens que los modelos de lenguaje grande estándar.
El Biblioteca Nvidia Inference Tranxfer (NIXL) es otro componente crítico, que permite la comunicación de baja latencia entre las GPU y la memoria/niveles de almacenamiento heterogéneos como HBM y NVME. Esta característica admite la recuperación de caché de KV sub-milisegundo, que es essential para las tareas sensibles al tiempo. El administrador de caché KV distribuido también ayuda a descargar datos de caché con menos frecuencia a la memoria del sistema o SSDS, liberando la memoria GPU para cálculos activos. Este enfoque mejora el rendimiento common del sistema en hasta 30x, especialmente para modelos grandes como Deepseek-R1 671B.
Nvidia Dynamo se integra con la pila completa de Nvidia, incluidas las GPU CUDA, Tensorrt y Blackwell, al tiempo que respalda los backends de inferencias populares como VLLM y Tensorrt-LLM. Los puntos de referencia muestran hasta 30 veces más altos tokens por GPU por segundo para modelos como Deepseek-R1 en los sistemas GB200 NVL72.
Como sucesor del servidor de inferencia de Triton, Dynamo está diseñado para fábricas de IA que requieren soluciones de inferencia escalables y rentables. Beneficia a los sistemas autónomos, análisis en tiempo actual y flujos de trabajo de agente multimodelo. Su diseño de código abierto y modular también permite una fácil personalización, lo que lo hace adaptable para diversas cargas de trabajo de IA.
Aplicaciones del mundo actual e impacto de la industria
Nvidia Dynamo ha demostrado valor en todas las industrias donde la inferencia de IA en tiempo actual es crítica. Mejora los sistemas autónomos, el análisis en tiempo actual y las fábricas de IA, lo que permite aplicaciones de IA de alto rendimiento.
Compañías como Juntos ai Han usado Dynamo para escalar cargas de trabajo de inferencia, logrando aumentos de capacidad hasta 30x cuando se ejecutan modelos Deepseek-R1 en las GPU NVIDIA Blackwell. Además, el enrutamiento inteligente de solicitudes de Dynamo y la programación de GPU mejoran la eficiencia en las implementaciones de IA a gran escala.
Edge competitivo: Dynamo vs. Alternativas
Nvidia Dynamo ofrece ventajas clave sobre alternativas como AWS Inferentia y Google TPUS. Está diseñado para manejar cargas de trabajo de IA a gran escala de manera eficiente, optimizando la programación de GPU, la gestión de la memoria y el enrutamiento de solicitud para mejorar el rendimiento en múltiples GPU. A diferencia de AWS Inferentia, que está estrechamente vinculada a la infraestructura de la nube de AWS, Dynamo proporciona flexibilidad al admitir las implementaciones de nubes híbridas y locas, lo que ayuda a las empresas a evitar el bloqueo de los proveedores.
Una de las fortalezas de Dynamo es su arquitectura modular de código abierto, que permite a las empresas personalizar el marco en función de sus necesidades. Optimiza cada paso del proceso de inferencia, asegurando que los modelos de IA funcionen sin problemas y eficientemente, al tiempo que hace el mejor uso de los recursos computacionales disponibles. Con su enfoque en la escalabilidad y la flexibilidad, Dynamo es adecuado para empresas que buscan una solución de inferencia de IA de alto rendimiento y de alto rendimiento.
El resultado last
Nvidia Dynamo está transformando el mundo de la inferencia de IA al proporcionar una solución escalable y eficiente a los desafíos que enfrentan las empresas con las aplicaciones de IA en tiempo actual. Su diseño de código abierto y modular le permite optimizar el uso de GPU, administrar mejor la memoria y las solicitudes de ruta de manera más efectiva, lo que lo hace perfecto para tareas de IA a gran escala. Al separar los procesos clave y permitir que las GPU se ajusten dinámicamente, Dynamo aumenta el rendimiento y cut back los costos.
A diferencia de los sistemas o competidores tradicionales, Dynamo admite configuraciones híbridas en las nubes y en las instalaciones, lo que brinda a las empresas más flexibilidad y cut back la dependencia de cualquier proveedor. Con su impresionante rendimiento y adaptabilidad, Nvidia Dynamo establece un nuevo estándar para la inferencia de IA, ofreciendo a las empresas una solución avanzada, rentable y escalable para sus necesidades de IA.
