Быстрые изменения в области искусственного интеллекта
Быстрое развитие искусственного интеллекта (ИИ) привело к созданию сложных моделей, способных понимать и генерировать текст, похожий на человеческий. Применение этих больших языковых моделей (LLM) в реальных условиях представляет собой значительные проблемы, особенно в оптимизации производительности и эффективном управлении вычислительными ресурсами.
Проблемы масштабирования моделей ИИ
С увеличением сложности моделей ИИ растут и требования к их развертыванию, особенно на этапе вывода, когда модели генерируют результаты на основе новых данных. Ключевые проблемы включают:
- Распределение ресурсов: Балансировка вычислительных нагрузок на больших кластерах GPU для предотвращения узких мест и неэффективного использования ресурсов.
- Снижение задержки: Обеспечение быстрого времени отклика критически важно для удовлетворенности пользователей.
- Управление затратами: Значительные вычислительные требования LLM могут привести к увеличению операционных расходов, что делает поиск экономически эффективных решений необходимым.
Введение в NVIDIA Dynamo
В ответ на эти вызовы NVIDIA представила Dynamo, библиотеку вывода с открытым исходным кодом, предназначенную для ускорения и масштабирования моделей ИИ. Dynamo является преемником NVIDIA Triton Inference Server.
Технические новшества и преимущества
Dynamo включает несколько ключевых нововведений, которые в совокупности улучшают производительность вывода:
- Разделенное обслуживание: Этот подход разделяет этапы вывода LLM на контекст (предварительная подготовка) и генерацию (декодирование), выделяя их на разные GPU. Это позволяет оптимизировать каждую фазу независимо, улучшая использование ресурсов.
- Планировщик ресурсов GPU: Динамически регулирует распределение GPU в ответ на колебания пользовательского спроса, предотвращая избыточное или недостаточное распределение.
- Умный маршрутизатор: Эффективно направляет входящие запросы на вывод по большим флотам GPU, минимизируя дорогостоящие повторные вычисления.
- Библиотека низкой задержки (NIXL): Ускоряет передачу данных между GPU и различными типами памяти и хранения, уменьшая время отклика вывода.
- Менеджер KV Cache: Снижает общие затраты на вывод, перемещая менее часто используемые данные в более экономичные устройства памяти и хранения.
Информация о производительности
Влияние Dynamo на производительность вывода значительно. При обслуживании модели DeepSeek-R1 671B на NVIDIA GB200 NVL72, Dynamo увеличил пропускную способность до 30 раз. Эти улучшения позволяют провайдерам ИИ обрабатывать больше запросов на вывод, ускорять время отклика и снижать операционные расходы.
Заключение
NVIDIA Dynamo представляет собой значительное достижение в развертывании моделей ИИ, решая критические задачи масштабирования и эффективности. Его открытая природа и совместимость с основными бэкендами ИИ, включая PyTorch и NVIDIA TensorRT, делают его универсальным инструментом.
Обратите внимание на технические детали и страницу GitHub. Все заслуги за это исследование принадлежат исследователям этого проекта. Также вы можете следить за нами в Twitter и не забудьте присоединиться к нашему 80k+ ML SubReddit.
Исследуйте, как технологии ИИ могут изменить ваш подход к работе. Находите процессы, которые можно автоматизировать, и моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить наибольшую ценность. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ действительно приносят положительный результат.
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наш Telegram, чтобы быть в курсе последних новостей ИИ.
Посмотрите практический пример решения на базе ИИ: продажный бот, предназначенный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
