A medida que avanza la tecnologΓa de inteligencia industrial (IA), la requisito de soluciones de inferencia eficientes y escalables ha crecido rΓ‘pidamente. Pronto, se aplazamiento que la inferencia de IA se vuelva mΓ‘s importante que la capacitaciΓ³n, ya que las empresas se centran en modelos que funcionan rΓ‘pidamente para hacer predicciones en tiempo positivo. Esta transformaciΓ³n enfatiza la requisito de una infraestructura robusta para manejar grandes cantidades de datos con retrasos mΓnimos.
La inferencia es dinΓ‘mico en industrias como vehΓculos autΓ³nomos, detecciΓ³n de fraude y diagnΓ³sticos mΓ©dicos en tiempo positivo. Sin bloqueo, tiene desafΓos ΓΊnicos, significativamente al esquilar para satisfacer las demandas de tareas como la transmisiΓ³n de video, el examen de datos en vivo y las ideas del cliente. Los modelos tradicionales de IA luchan para manejar estas tareas de parada rendimiento de guisa efectivo, a menudo conduciendo a altos costos y retrasos. A medida que las empresas amplΓan sus capacidades de IA, necesitan soluciones para establecer grandes volΓΊmenes de solicitudes de inferencia sin martirizar el rendimiento o aumentar los costos.
AquΓ es donde entra Nvidia Dynamo. Animado en marzo de 2025, Dynamo es un nuevo Γ‘mbito de IA diseΓ±ado para afrontar los desafΓos de la inferencia de IA a escalera. Ayuda a las empresas a acelerar las cargas de trabajo de inferencia mientras mantienen un vΓ‘lido rendimiento y disminuyen los costos. Construido en la robusta bloque de la GPU de NVIDIA e integrada con herramientas como Cuda, Tensorrt y Triton, Dynamo estΓ‘ cambiando la forma en que las empresas administran la inferencia de IA, lo que lo hace mΓ‘s realizable y mΓ‘s efectivo para las empresas de todos los tamaΓ±os.
El creciente desafΓo de la inferencia de IA a escalera
La inferencia de IA es el proceso de utilizar un maniquΓ de estudios involuntario previamente capacitado para hacer predicciones a partir de datos del mundo positivo, y es esencial para muchas aplicaciones de IA en tiempo positivo. Sin bloqueo, los sistemas tradicionales a menudo enfrentan dificultades para manejar la creciente demanda de inferencia de IA, especialmente en Γ‘reas como vehΓculos autΓ³nomos, detecciΓ³n de fraude y diagnΓ³sticos de atenciΓ³n mΓ©dica.
La demanda de IA en tiempo positivo estΓ‘ creciendo rΓ‘pidamente, impulsada por la requisito de una toma de decisiones rΓ‘pida en el punto. Un mensaje de Forrester de mayo de 2024 encontrΓ³ que el 67% de las empresas integran IA generativa en sus operaciones, destacando la importancia de la IA en tiempo positivo. La inferencia es el nΓΊcleo de muchas tareas impulsadas por la IA, como permitir que los automΓ³viles autΓ³nomos tomen decisiones rΓ‘pidas, detectar fraude en transacciones financieras y ayudar en diagnΓ³sticos mΓ©dicos como el examen de imΓ‘genes mΓ©dicas.
A pesar de esta demanda, los sistemas tradicionales luchan por manejar la escalera de estas tareas. Uno de los principales problemas es la subutilizaciΓ³n de las GPU. Por ejemplo, la utilizaciΓ³n de GPU en muchos sistemas permanece cerca de 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 desafΓos adicionales, como los lΓmites de memoria y la paliza de la gusto, que causan retrasos y reducen el rendimiento universal.
Conquistar una desprecio latencia es crucial para las aplicaciones de IA en tiempo positivo, pero muchos sistemas tradicionales luchan por mantenerse al dΓa, especialmente cuando se usan infraestructura en la cΓΊmulo. Un mensaje de McKinsey revela que el 70% de los proyectos de IA no cumplen con sus objetivos conveniente a la calidad de los datos y los problemas de integraciΓ³n. Estos desafΓos subrayan la requisito de soluciones mΓ‘s eficientes y escalables; AquΓ es donde interviene la dinamo nvidia.
OptimizaciΓ³n de la inferencia de IA con Nvidia Dynamo
Nvidia Dynamo es un Γ‘mbito modular de cΓ³digo franco que optimiza las tareas de inferencia de IA a gran escalera en entornos distribuidos de mΓΊltiples GPU. Su objetivo es afrontar los desafΓos comunes en los modelos generativos de IA y razonamiento, como la subutilizaciΓ³n de GPU, los cuellos de botella de memoria y el enrutamiento de solicitudes ineficientes. Dynamo combina optimizaciones conscientes de hardware con innovaciones de software para afrontar estos problemas, ofreciendo una decisiΓ³n mΓ‘s efectivo para aplicaciones de IA de inscripciΓ³n demanda.
Una de las caracterΓsticas secreto de Dynamo es su bloque de servicio desagregada. Este enfoque separa la escalΓ³n de pregrascado computacionalmente intensiva, que maneja el procesamiento de contexto, de la escalΓ³n de decodificaciΓ³n, que involucra la coexistentes del token. Al asignar cada escalΓ³n a distintos grupos de GPU, Dynamo permite una optimizaciΓ³n independiente. La escalΓ³n de pregramado utiliza GPU de inscripciΓ³n memoria para una ingestiΓ³n de contexto mΓ‘s rΓ‘pida, mientras que la escalΓ³n de decodificaciΓ³n utiliza GPU optimizadas por latencia para una transmisiΓ³n de token efectivo. Esta separaciΓ³n perfeccionamiento el rendimiento, haciendo modelos como Fogata 70B el doble de rΓ‘pido.
Incluye un planificador de capital de GPU que software dinΓ‘micamente la asignaciΓ³n de GPU basada en la utilizaciΓ³n en tiempo positivo, optimizando las cargas de trabajo entre los grupos de prefirciΓ³n y decodificaciΓ³n para evitar el supervisiΓ³n y los ciclos inactivos. Otra caracterΓstica secreto es el enrutador inteligente de KV Cache-ADACE, que garantiza que las solicitudes entrantes se dirigan a las GPU que contienen datos de gusto de tΓtulos secreto relevantes (KV), minimizando asΓ los cΓ‘lculos redundantes y mejorando la eficiencia. Esta caracterΓstica es particularmente beneficiosa para los modelos de razonamiento de varios pasos que generan mΓ‘s tokens que los modelos de jerigonza vasto tΓpico.
La Biblioteca Nvidia Inference Tranxfer (NIXL) es otro componente crΓtico, que permite una comunicaciΓ³n de desprecio latencia entre las GPU y los niveles de memoria/almacenamiento heterogΓ©neos como HBM y NVME. Esta caracterΓstica admite la recuperaciΓ³n de gusto de KV sub-milisegundo, que es crucial para las tareas sensibles al tiempo. El administrador de gusto KV distribuido asimismo ayuda a descargar datos de gusto con menos frecuencia a la memoria del sistema o SSDS, liberando la memoria GPU para cΓ‘lculos activos. Este enfoque perfeccionamiento el rendimiento universal 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 relato muestran hasta 30 veces mΓ‘s 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 estΓ‘ diseΓ±ado para fΓ‘bricas de IA que requieren soluciones de inferencia escalables y rentables. Beneficia a los sistemas autΓ³nomos, examen en tiempo positivo y flujos de trabajo de agente multimodelo. Su diseΓ±o de cΓ³digo franco y modular asimismo permite una realizable personalizaciΓ³n, lo que lo hace adaptable para diversas cargas de trabajo de IA.
Aplicaciones del mundo positivo e impacto de la industria
Nvidia Dynamo ha demostrado valencia en todas las industrias donde la inferencia de IA en tiempo positivo es crΓtica. Restablecimiento los sistemas autΓ³nomos, el examen en tiempo positivo y las fΓ‘bricas de IA, lo que permite aplicaciones de IA de parada rendimiento.
Empresas como Together AI han utilizado las cargas de trabajo de inferencia de Dynamo to Scale, lo que aumenta hasta 30x aumenta la capacidad al ejecutar modelos Deepseek-R1 en las GPU de Nvidia Blackwell. Por otra parte, el enrutamiento inteligente de solicitudes de Dynamo y la programaciΓ³n de GPU mejoran la eficiencia en las implementaciones de IA a gran escalera.
Edge competitivo: Dynamo vs. Alternativas
Nvidia Dynamo ofrece ventajas secreto sobre alternativas como AWS Inferentia y Google TPUS. EstΓ‘ diseΓ±ado para manejar cargas de trabajo de IA a gran escalera de guisa efectivo, optimizando la programaciΓ³n de GPU, la diligencia de la memoria y el enrutamiento de solicitud para mejorar el rendimiento en mΓΊltiples GPU. A diferencia de AWS Inferentia, que estΓ‘ estrechamente vinculada a la infraestructura de la cΓΊmulo de AWS, Dynamo proporciona flexibilidad al tolerar las implementaciones de nubes hΓbridas y locas, lo que ayuda a las empresas a evitar el retiro de los proveedores.
Una de las fortalezas de Dynamo es su bloque modular de cΓ³digo franco, que permite a las empresas personalizar el Γ‘mbito en funciΓ³n de sus deyecciΓ³n. 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 capital computacionales disponibles. Con su enfoque en la escalabilidad y la flexibilidad, Dynamo es adecuado para empresas que buscan una decisiΓ³n de inferencia de IA de parada rendimiento y de parada rendimiento.
El resultado final
Nvidia Dynamo estΓ‘ transformando el mundo de la inferencia de IA al proporcionar una decisiΓ³n escalable y efectivo a los desafΓos que enfrentan las empresas con las aplicaciones de IA en tiempo positivo. Su diseΓ±o de cΓ³digo franco y modular le permite optimizar el uso de GPU, establecer mejor la memoria y las solicitudes de ruta de guisa mΓ‘s efectiva, lo que lo hace valentΓsimo para tareas de IA a gran escalera. Al separar los procesos secreto y permitir que las GPU se ajusten dinΓ‘micamente, Dynamo aumenta el rendimiento y reduce los costos.
A diferencia de los sistemas o competidores tradicionales, Dynamo admite configuraciones hΓbridas en las nubes y en las instalaciones, lo que brinda a las empresas mΓ‘s flexibilidad y reduce la dependencia de cualquier proveedor. Con su impresionante rendimiento y adaptabilidad, Nvidia Dynamo establece un nuevo tΓpico para la inferencia de IA, ofreciendo a las empresas una decisiΓ³n avanzadilla, rentable y escalable para sus deyecciΓ³n de IA.
