Tobulėjant dirbtinio intelekto (AI) technologijoms, efektyvių ir keičiamų išvadų sprendimų poreikis sparčiai augo. Netrukus tikimasi, kad AI išvados taps svarbesnės nei mokymai, nes įmonės sutelkia dėmesį į greitai vykdomus modelius, kad būtų galima numatyti realiojo laiko. Ši transformacija pabrėžia, kad reikia patikimo infrastruktūros, kad būtų galima tvarkyti didelius duomenų kiekius su minimaliu vėlavimu.
Išvados yra gyvybiškai svarbios tokiose pramonės šakose kaip autonominės transporto priemonės, sukčiavimo aptikimas ir realiojo laiko medicininė diagnostika. Tačiau jis turi unikalių iššūkių, žymiai, kai mastas patenkina užduotis, tokias kaip vaizdo transliacija, tiesioginių duomenų analizė ir klientų įžvalgos. Tradiciniai AI modeliai stengiasi efektyviai atlikti šias didelio pralaidumo užduotis, dažnai sukeliančias dideles išlaidas ir vėlavimus. Verslui plečiant AI galimybes, jiems reikia sprendimų, kad būtų galima valdyti didelius išvadų užklausų kiekius, neprarandant našumo ar didinant išlaidas.
Čia ateina „Nvidia Dynamo“. Pradėtas 2025 m. Kovo mėn., „Dynamo“ yra nauja AI sistema, skirta spręsti AI išvadų iššūkius mastu. Tai padeda įmonėms paspartinti išvadų darbo krūvius, išlaikant didelius rezultatus ir mažinant išlaidas. Pagaminta pagal tvirtą „NVIDIA“ GPU architektūrą ir integruota su tokiomis priemonėmis kaip „Cuda“, „Tensorrt“ ir „Triton“, „Dynamo“ keičia tai, kaip įmonės valdo AI išvadą, todėl tai yra lengviau ir efektyviau bet kokio dydžio įmonėms.
Augantis PG išvados iššūkis mastu
PG išvada yra iš anksto išmokyto mašininio mokymosi modelio naudojimo procesas, norint numatyti prognozes iš realaus pasaulio duomenų, ir jis yra būtinas daugeliui realaus laiko AI programų. Tačiau tradicinėse sistemose dažnai kyla sunkumų, susijusių su didėjančia AI išvados paklausa, ypač tokiose srityse kaip autonominės transporto priemonės, sukčiavimo aptikimas ir sveikatos priežiūros diagnostika.
Realiojo laiko PG paklausa sparčiai auga, todėl lemia greito, sprendimų priėmimo vietoje poreikis. 2024 m. Gegužės mėn. „Forrester“ ataskaitoje nustatyta, kad 67% įmonių integruoja generatyvinę AI į savo veiklą, pabrėždama realaus laiko AI svarbą. Išvados yra daugelio AI orientuotų užduočių, tokių kaip savarankiškai vairuojančių automobilių, pagrindas priimti greitus sprendimus, nustatyti sukčiavimą finansinėse operacijose ir padėti medicininėms diagnozėms, tokioms kaip analizuoti medicininius vaizdus.
Nepaisant šios paklausos, tradicinės sistemos stengiasi tvarkyti šių užduočių mastą. Viena pagrindinių klausimų yra GPUS nepakankamas panaudojimas. Pavyzdžiui, GPU panaudojimas daugelyje sistemų išlieka maždaug nuo 10% iki 15%, tai reiškia, kad reikšminga skaičiavimo galia yra nepakankamai išnaudota. Didėjant AI darbo krūviui, kyla papildomų iššūkių, tokių kaip atminties apribojimai ir talpyklos mėtymas, o tai sukelia vėlavimą ir sumažina bendrą našumą.
Norint pasiekti mažą latenciją, labai svarbu realiojo laiko AI programos, tačiau daugelis tradicinių sistemų stengiasi neatsilikti, ypač naudojant debesų infrastruktūrą. „McKinsey“ ataskaita atskleidžia, kad 70% AI projektų nesugeba pasiekti savo tikslų dėl duomenų kokybės ir integracijos problemų. Šie iššūkiai pabrėžia, kad reikia efektyvesnių ir keičiamų sprendimų; Čia įsitraukia „Nvidia Dynamo“.
AI išvadų optimizavimas su „NVIDIA Dinamo“
„Nvidia Dynamo“ yra atvirojo kodo, modulinė sistema, optimizuojanti didelio masto AI išvadų užduotis paskirstytoje daugialypėje GPU aplinkoje. Ja siekiama išspręsti bendrus iššūkius generuojamuose AI ir samprotavimo modeliuose, tokiuose kaip GPU nepakankamas išnaudojimas, atminties kliūtys ir neefektyvus prašymų maršrutas. „Dynamo“ sujungia aparatinės įrangos žinių optimizavimą su programinės įrangos naujovėmis, kad išspręstų šias problemas, siūlydamas efektyvesnį sprendimą didelės paklausos AI programos.
Viena iš pagrindinių „Dynamo“ savybių yra jo atskirta porcijos architektūra. Šis metodas atskiria skaičiavimo požiūriu intensyvią prieškambario fazę, kuri tvarko konteksto apdorojimą nuo dekodavimo fazės, apimančios žetonų generavimą. Paskyrę kiekvieną fazę skirtingiems GPU klasteriams, „Dynamo“ leidžia savarankiškai optimizuoti. Pridimo fazėje naudojamas aukštos atminties GPU, kad greitesnis kontekstas nurijo, o iššifravimo fazė naudoja latentinę optimizuotą GPU, kad būtų galima efektyviai transliuoti žetoną. Šis atskyrimas pagerina pralaidumą, todėl modeliai, tokie kaip „Lla 70b“, dvigubai greičiau.
Tai apima GPU išteklių planuotoją, kuris dinamiškai suplanuoja GPU paskirstymą, pagrįstą realiojo laiko panaudojimu, optimizuojant darbo krūvius tarp priešdėlio ir iššifravimo klasterių, kad būtų išvengta per didelių ir tuščiosios eigos ciklų. Kita pagrindinė savybė yra „KV Cache-Aware“ išmanusis maršrutizatorius, kuris užtikrina, kad gaunamos užklausos yra nukreiptos į GPU, laikančius atitinkamus raktų vertės (KV) talpyklos duomenis, taip sumažinant nereikalingus skaičiavimus ir pagerinant efektyvumą. Ši funkcija yra ypač naudinga kelių žingsnių samprotavimo modeliams, sukuriantiems daugiau žetonų nei standartiniai didelių kalbos modeliai.
„NVIDIA“ išvados „Tranxfer“ biblioteka (NIXL) yra dar vienas kritinis komponentas, įgalinantis GPU ir nevienalyčių atminties/saugojimo pakopų, tokių kaip HBM ir NVME, mažai latentinis ryšys. Ši funkcija palaiko „Millisecond KV Cache“ gavimo, kuris yra labai svarbus atliekant laiko jautrias užduotis. Paskirstytas „KV Cache Manager“ taip pat padeda iškrauti rečiau prieinamus talpyklos duomenis į sistemos atmintį ar SSD, atlaisvindamas GPU atmintį aktyviems skaičiavimams. Šis metodas padidina bendrą sistemos veikimą iki 30 kartų, ypač dideliems modeliams, tokiems kaip „Deepseek-R1 671B“.
„NVIDIA Dynamo“ integruojasi į visą „NVIDIA“ kaminą, įskaitant CUDA, „Tensorrt“ ir „Blackwell GPU“, kartu palaikant populiarias išvadų pagrindus, tokius kaip VLLM ir „Tensorrt-LLM“. Endai rodo iki 30 kartų didesnių žetonų per GPU per sekundę tokiems modeliams kaip „Deepseeek-R1“ GB200 NVL72 sistemose.
Kaip „Triton“ išvadų serverio įpėdinis, „Dynamo“ yra skirtas AI gamykloms, kurioms reikalingi keičiami, ekonomiškai efektyvūs išvadų sprendimai. Tai naudinga autonominėms sistemoms, realaus laiko analizei ir daugialypiams agentiniams darbo eigoms. Jo atvirojo kodo ir modulinė konstrukcija taip pat leidžia lengvai pritaikyti, todėl jis yra pritaikomas įvairiems AI darbo krūviams.
Realaus pasaulio programos ir pramonės poveikis
„Nvidia Dynamo“ parodė vertę įvairiose pramonės šakose, kur kritiška realaus laiko AI išvada yra kritinė. Tai pagerina autonomines sistemas, realaus laiko analizę ir AI gamyklas, leidžiančias AI programas.
Bendrovės, tokios kaip „kartu su“, naudojo „Dynamo“ išvadų darbo krūvius išplėsti, padidindamos iki 30x talpos padidėjimą, kai „NVIDIA Blackwell GPU“ veikia „Deepseeek-R1“ modelius. Be to, intelektualiojo „Dynamo“ užklausų maršrutizavimas ir GPU planavimas pagerina didelio masto AI diegimo efektyvumą.
Konkurencinis kraštas: „Dynamo“ ir alternatyvų
„NVIDIA Dynamo“ siūlo pagrindinius pranašumus, palyginti su tokiomis alternatyvomis kaip AWS Inferentia ir „Google TPU“. Jis skirtas efektyviai tvarkyti didelio masto AI darbo krūvius, optimizuojant GPU planavimą, atminties valdymą ir prašymo maršrutą, kad pagerintų našumą keliuose GPU. Skirtingai nuo „AWS Inferentia“, kuri yra glaudžiai susijusi su AWS debesų infrastruktūra, „Dynamo“ suteikia lankstumo palaikant tiek hibridinį debesį, tiek diegimą vietoje, padėdamas įmonėms išvengti pardavėjų užrakto.
Vienas iš „Dynamo“ stipriųjų pusių yra jos atvirojo kodo modulinė architektūra, leidžianti įmonėms pritaikyti sistemą pagal jų poreikius. Tai optimizuoja kiekvieną išvados proceso žingsnį, užtikrinant, kad AI modeliai veiktų sklandžiai ir efektyviai, tuo pačiu geriausiai panaudojant turimus skaičiavimo išteklius. Daugiausia dėmesio skiriant masteliui ir lankstumui, „Dynamo“ yra tinkamas įmonėms, ieškančioms ekonomiško ir didelio našumo AI išvadų sprendimo.
Esmė
„Nvidia Dynamo“ keičia AI išvadų pasaulį, pateikdamas keičiamą ir efektyvų sprendimą iššūkiams, su kuriais susiduria įmonės realiuoju laiku AI programos. Jo atvirojo kodo ir modulinė konstrukcija leidžia optimizuoti GPU naudojimą, geriau valdyti atmintį ir efektyviau valdyti maršruto užklausas, todėl jis puikiai tinka didelio masto AI užduotims. Atskiriant pagrindinius procesus ir leisdami GPU dinamiškai koreguoti, „Dynamo“ padidina našumą ir sumažina išlaidas.
Skirtingai nuo tradicinių sistemų ar konkurentų, „Dynamo“ palaiko hibridinius debesis ir vietoje esančias sąrankas, suteikdamas įmonėms lanksčiau ir mažinant priklausomybę nuo bet kurio teikėjo. Savo įspūdingu našumu ir pritaikomumu, „Nvidia Dynamo“ nustato naują AI išvados standartą, siūlydamas įmonėms pažangų, ekonomišką ir keičiamą sprendimą dėl jų AI poreikių.
Source link
