NVIDIA Dynamo: AI a basso costo e alta efficienza, con prestazioni strabilianti

La società guidata da Jensen Huang ha presentato NVIDIA Dynamo, una libreria progettata per accelerare l’inferenza AI, inclusi modelli come OpenAI o1 e DeepSeek-R1. La tecnologia promette di migliorare le prestazioni nello svolgimento delle attività di inferenza riducendo i costi. I responsabili di NVIDIA affermano che DeepSeek-R1 è diventato fino a 30 volte più veloce grazie alla nuova libreria.

NVIDIA Dynamo è il successore di NVIDIA Triton Inference Server e mira a massimizzare la generazione di token per le realtà d’impresa che fanno un uso intensivo dei vari modelli AI. La libreria coordina e accelera il lavoro distribuendolo tra migliaia di GPU.

Cos’è l’inferenza distribuita e perché è cruciale per l’AI generativa

L’inferenza distribuita è il processo di suddivisione delle elaborazioni dei prompt in ingresso passati a un modello AI sfruttando dispositivi, come GPU o server cloud, al fine di migliorare le prestazioni e l’efficienza nell’elaborazione di richieste simultanee. L’approccio è essenziale per le applicazioni AI avanzate, come quelle basate sull’uso di Large Language Models (LLM) e agenti scalabili, in cui la latenza e il throughput devono essere ottimizzati per gestire carichi di lavoro elevati.

Con il crescente utilizzo di modelli sempre più complessi, le aziende AI devono affrontare sfide legate al costo dell’inferenza, all’ottimizzazione della memoria e alla scalabilità delle infrastrutture. NVIDIA Dynamo si propone come soluzione completa per affrontare questi problemi.

Caratteristiche principali di NVIDIA Dynamo

• Serving disaggregato: separa la fase di pre-elaborazione da quella di generazione, utilizzando GPU diverse per ciascuna attività e ottimizzando così il carico di lavoro.
• Allocazione dinamica delle GPU: il sistema distribuisce automaticamente le richieste tra le GPU disponibili, garantendo un uso efficiente delle risorse.
• Gestione intelligente del traffico: il router ottimizza la distribuzione delle richieste per evitare calcoli ripetitivi e migliorare i tempi di risposta.
• Comunicazione a bassa latenza: NVIDIA Dynamo si avvale di un sistema ottimizzato per il trasferimento rapido di dati tra GPU, CPU e rete.

Vantaggi di NVIDIA Dynamo

• Scalabilità: si adatta facilmente a qualunque configurazione: da una singola GPU a cluster composti da migliaia di unità.
• Efficienza: riduce i costi operativi massimizzando l’uso delle risorse disponibili.
• Compatibilità: supporta framework come TensorRT-LLM, vLLM e PyTorch, facilitando l’integrazione in infrastrutture esistenti.
• Maggiore velocità di deploy: accelera la messa in produzione di nuovi modelli AI.