به عنوان هوش مصنوعی (AI) پیشرفت فناوری ، نیاز به راه حل های استنباط کارآمد و مقیاس پذیر به سرعت رشد کرده است. به زودی ، انتظار می رود استنتاج هوش مصنوعی از آموزش مهمتر شود زیرا شرکت ها بر روی مدل های سریع کار می کنند تا پیش بینی های زمان واقعی را انجام دهند. این تحول بر نیاز به یک زیرساخت قوی برای رسیدگی به مقادیر زیادی از داده ها با حداقل تاخیر تأکید دارد.
استنتاج در صنایعی مانند بسیار مهم است وسایل نقلیه خودمختار، تشخیص کلاهبرداری و تشخیص پزشکی در زمان واقعی. با این حال ، این چالش های منحصر به فرد دارد ، به طور قابل توجهی هنگام مقیاس بندی برای پاسخگویی به خواسته های کارهایی مانند پخش ویدیو ، تجزیه و تحلیل داده های زنده و بینش مشتری. مدل های سنتی هوش مصنوعی تلاش می کنند تا این وظایف با توان بالا را به طور کارآمد انجام دهند و اغلب منجر به هزینه ها و تأخیرهای بالا می شوند. با گسترش مشاغل هوش مصنوعی خود ، آنها به راه حل هایی برای مدیریت حجم زیادی از درخواست های استنباط بدون قربانی کردن عملکرد یا افزایش هزینه ها نیاز دارند.
اینجاست Nvidia Dynamo وارد می شود. در مارس 2025 راه اندازی شد ، Dynamo یک چارچوب جدید هوش مصنوعی است که برای مقابله با چالش های استنباط هوش مصنوعی در مقیاس طراحی شده است. این امر به مشاغل کمک می کند تا ضمن حفظ عملکرد قوی و کاهش هزینه ها ، بار کاری استنباط را تسریع کنند. Dynamo که بر روی معماری قوی GPU Nvidia ساخته شده و با ابزارهایی مانند Cuda ، Tensorrt و Triton یکپارچه شده است ، در حال تغییر نحوه مدیریت شرکت ها استنتاج هوش مصنوعی است و این کار را برای مشاغل در هر اندازه آسان تر و کارآمدتر می کند.
چالش رو به رشد استنباط هوش مصنوعی در مقیاس
استنباط هوش مصنوعی فرآیند استفاده از قبل از آموزش است یادگیری ماشین مدل برای پیش بینی از داده های دنیای واقعی ، و برای بسیاری از برنامه های AI در زمان واقعی ضروری است. با این حال ، سیستم های سنتی غالباً در رسیدگی به تقاضای فزاینده برای استنتاج هوش مصنوعی ، به ویژه در مناطقی مانند وسایل نقلیه خودمختار ، تشخیص کلاهبرداری و تشخیص مراقبت های بهداشتی ، با مشکل روبرو هستند.
تقاضا برای هوش مصنوعی در زمان واقعی به سرعت در حال رشد است و ناشی از نیاز به تصمیم گیری سریع و در محل است. مه 2024 فورستر گزارش نشان داد که 67 ٪ مشاغل ادغام می شوند هوش مصنوعی در عملیات آنها ، اهمیت هوش مصنوعی در زمان واقعی را برجسته می کند. استنتاج در هسته اصلی بسیاری از وظایف مبتنی بر هوش مصنوعی است ، مانند این که اتومبیل های خودران را قادر به تصمیم گیری سریع ، تشخیص کلاهبرداری در معاملات مالی و کمک به تشخیص های پزشکی مانند تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی می کنند.
با وجود این تقاضا ، سیستم های سنتی برای رسیدگی به مقیاس این کارها تلاش می کنند. یکی از مهمترین موضوعات ، استفاده از GPU است. به عنوان مثال ، استفاده از GPU در بسیاری از سیستم ها حدود 10 ٪ تا 15 ٪ باقی مانده است ، به این معنی که قدرت محاسباتی قابل توجهی مورد استفاده قرار نمی گیرد. با افزایش حجم کار برای استنتاج هوش مصنوعی ، چالش های اضافی مانند محدودیت حافظه و ریختن حافظه نهان ایجاد می شود که باعث تاخیر و کاهش عملکرد کلی می شود.
دستیابی به تأخیر کم برای برنامه های AI در زمان واقعی بسیار مهم است ، اما بسیاری از سیستم های سنتی برای ادامه کار تلاش می کنند ، به خصوص هنگام استفاده از زیرساخت های ابری. بوها گزارش مک کینزی فاش می کند که 70 ٪ از پروژه های هوش مصنوعی به دلیل کیفیت داده ها و مشکلات ادغام نتوانند اهداف خود را برآورده کنند. این چالش ها بر لزوم راه حل های کارآمدتر و مقیاس پذیر تأکید می کند. اینجاست که Nvidia Dynamo قدم می گذارد.
بهینه سازی استنباط AI با دینام NVIDIA
Nvidia Dynamo یک چارچوب مدولار با منبع باز است که وظایف استنتاج AI در مقیاس بزرگ را در محیط های چند GPU توزیع شده بهینه می کند. این هدف برای مقابله با چالش های متداول در مدلهای تولید کننده هوش مصنوعی و استدلال ، مانند استفاده از GPU ، تنگناهای حافظه و مسیریابی درخواست ناکارآمد است. Dynamo بهینه سازی های آگاه سخت افزاری را با نوآوری های نرم افزاری برای پرداختن به این مسائل ترکیب می کند و یک راه حل کارآمدتر برای برنامه های AI با تقاضای بالا ارائه می دهد.
یکی از ویژگی های مهم دینامو ، معماری خدمتگزار آن است. این رویکرد مرحله مقدماتی محاسباتی فشرده ، که پردازش زمینه را کنترل می کند ، از مرحله رمزگشایی ، که شامل تولید توکن است ، جدا می کند. با اختصاص هر مرحله به خوشه های GPU مجزا ، دینام امکان بهینه سازی مستقل را فراهم می کند. فاز مقدمه از GPU های حافظه بالا برای مصرف سریعتر متن استفاده می کند ، در حالی که فاز رمزگشایی از GPU های بهینه سازی شده با تأخیر برای جریان کارآمد استفاده می کند. این جدایی توان را بهبود می بخشد و مدل هایی مانند آن را ایجاد می کند Llama 70b دو بار سریع
این برنامه شامل یک برنامه ریز منبع GPU است که به صورت پویا تخصیص GPU را بر اساس استفاده از زمان واقعی برنامه ریزی می کند ، بهینه سازی بار کار بین خوشه های پیشفر و رمزگشایی برای جلوگیری از چرخه های بیش از حد و بیکار. یکی دیگر از ویژگی های مهم Router Smart Aware KV ، که تضمین می کند درخواست های دریافتی به داده های حافظه نهان با ارزش کلیدی (KV) مربوطه هدایت می شوند ، در نتیجه محاسبات اضافی را به حداقل می رساند و کارآیی را بهبود می بخشد. این ویژگی به ویژه برای مدل های استدلال چند مرحله ای که باعث ایجاد نشانه های بیشتری نسبت به مدل های استاندارد زبان بزرگ می شوند ، مفید است.
در کتابخانه Nvidia استنتاج Tranxfer (NIXL) یکی دیگر از مؤلفه های مهم ، امکان برقراری ارتباط کم تأخیر بین GPU و ناهمگن حافظه/ذخیره های ذخیره سازی مانند HBM و NVME را فراهم می کند. این ویژگی از بازیابی حافظه پنهان KV زیر میلیسوت ثانیه پشتیبانی می کند ، که برای کارهای حساس به زمان بسیار مهم است. مدیر حافظه نهان KV توزیع شده همچنین به بارگیری داده های حافظه نهان که به طور مکرر دسترسی پیدا می کند به حافظه سیستم یا SSD کمک می کند و حافظه GPU را برای محاسبات فعال آزاد می کند. این رویکرد عملکرد کلی سیستم را تا 30 برابر افزایش می دهد ، به خصوص برای مدلهای بزرگی مانند DeepSeek-R1 671B.
Nvidia Dynamo با پشته کامل NVIDIA ، از جمله CUDA ، Tensorrt و GPU های Blackwell ، در حالی که از پشتیبان های استنتاج محبوب مانند VLLM و Tensorrt-LLM پشتیبانی می کند ، ادغام می شود. معیارها برای مدلهایی مانند Deepseek-R1 در سیستم های GB200 NVL72 ، تا 30 برابر بیشتر نشانه های هر GPU در ثانیه نشان داده شده اند.
به عنوان جانشین سرور استنتاج Triton ، Dynamo برای کارخانه های AI طراحی شده است که نیاز به راه حل های استنتاج مقیاس پذیر و مقرون به صرفه دارند. این سیستم از سیستم های خودمختار ، تجزیه و تحلیل در زمان واقعی و گردش کار عامل چند مدل بهره می برد. منبع باز و طراحی مدولار آن همچنین سفارشی سازی آسان را امکان پذیر می کند و آن را برای بارهای مختلف کار هوش مصنوعی سازگار می کند.
برنامه های کاربردی در دنیای واقعی و تأثیر صنعت
Nvidia Dynamo ارزش را در صنایع نشان داده است که استنباط هوش مصنوعی در زمان واقعی بسیار مهم است. این سیستم سیستم های خودمختار ، تجزیه و تحلیل در زمان واقعی و کارخانه های هوش مصنوعی را تقویت می کند و برنامه های هوش مصنوعی با توان بالا را قادر می سازد.
شرکت هایی مانند با هم AI از Dynamo برای مقیاس بار کار استنباط استفاده کرده اند ، و در هنگام اجرای مدل های DeepSeek-R1 در GPU های Nvidia Blackwell ، به ظرفیت 30 برابر افزایش می یابد. علاوه بر این ، مسیریابی درخواست هوشمند Dynamo و برنامه ریزی GPU باعث افزایش کارایی در استقرار هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ می شود.
لبه رقابتی: دینامو در مقابل گزینه های دیگر
Nvidia Dynamo مزایای کلیدی در مورد گزینه های دیگر مانند AWS Inferentia و Google TPU ها را ارائه می دهد. این طراحی برای کنترل کارآمد در مقیاس بزرگ هوش مصنوعی ، بهینه سازی برنامه ریزی GPU ، مدیریت حافظه و درخواست مسیریابی برای بهبود عملکرد در چندین GPU است. بر خلاف AWS Inferentia ، که از نزدیک به زیرساخت های ابری AWS گره خورده است ، Dynamo با پشتیبانی از ابرهای ترکیبی و استقرار در پیش فرض ، انعطاف پذیری را فراهم می کند و به مشاغل کمک می کند تا از قفل فروشنده جلوگیری کنند.
یکی از نقاط قوت Dynamo ، معماری ماژولار منبع باز آن است که به شرکت ها امکان می دهد چارچوب را بر اساس نیازهای خود سفارشی کنند. این هر مرحله از فرآیند استنباط را بهینه می کند ، و در عین حال بهترین استفاده از منابع محاسباتی موجود را انجام می دهد. دینامو با تمرکز بر مقیاس پذیری و انعطاف پذیری ، برای شرکتهایی که به دنبال یک راه حل استنباط AI مقرون به صرفه و با کارایی بالا هستند ، مناسب است.
خط پایین
Nvidia Dynamo با ارائه یک راه حل مقیاس پذیر و کارآمد برای چالش هایی که مشاغل با برنامه های AI در زمان واقعی روبرو می شوند ، دنیای استنباط هوش مصنوعی را تغییر می دهد. منبع باز و طراحی مدولار آن به آن اجازه می دهد تا استفاده از GPU را بهینه کند ، حافظه را بهتر مدیریت کند و درخواست های مسیر را به طور مؤثرتری مدیریت کند و آن را برای کارهای هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ مناسب می کند. با جدا کردن فرآیندهای کلیدی و اجازه دادن به GPU ها برای تنظیم پویا ، دینامو باعث افزایش عملکرد و کاهش هزینه ها می شود.
بر خلاف سیستم های سنتی یا رقبا ، Dynamo از ابر ترکیبی و تنظیمات پیش فرض پشتیبانی می کند و به مشاغل انعطاف پذیری بیشتری می بخشد و وابستگی بیشتری به هر ارائه دهنده کاهش می دهد. Nvidia Dynamo با عملکرد چشمگیر و سازگاری خود ، استاندارد جدیدی را برای استنتاج هوش مصنوعی تعیین می کند و راه حل پیشرفته ، مقرون به صرفه و مقیاس پذیر را برای نیازهای هوش مصنوعی خود ارائه می دهد.
