Nama: NVIDIA Dynamo
Website/Sumber Utama: https://github.com/ai-dynamo/dynamo
Fungsi Utama: Kerangka kerja inferensi berkinerja tinggi untuk melayani model AI generatif dan penalaran dalam lingkungan terdistribusi multi-node.
Tipe: Proyek Open Source
Cocok Untuk: Pengembang AI, peneliti, dan perusahaan yang membutuhkan inferensi skala besar untuk model bahasa besar (LLM).
Model Harga/Lisensi: Open Source (Apache 2.0), Lihat Detail Lisensi
Highlight Utama: Mendukung disaggregasi prefill dan decode untuk memaksimalkan throughput GPU.
Apa Itu NVIDIA Dynamo?
NVIDIA Dynamo adalah kerangka kerja inferensi dengan throughput tinggi dan latensi rendah yang dirancang khusus untuk melayani model AI generatif dan penalaran dalam lingkungan terdistribusi multi-node. Proyek ini bertujuan untuk mengatasi tantangan dalam penskalaan inferensi model bahasa besar (LLM) dengan menyediakan solusi yang agnostik terhadap mesin inferensi, mendukung berbagai backend seperti TRT-LLM, vLLM, dan SGLang.
Dynamo memecahkan masalah seperti underutilisasi GPU, recomputasi cache KV yang mahal, dan bottleneck memori melalui fitur-fitur canggih seperti penjadwalan GPU dinamis, routing permintaan yang sadar LLM, dan transfer data yang dipercepat. Dibangun dengan Rust untuk performa dan Python untuk ekstensi, Dynamo sepenuhnya open-source dengan pendekatan pengembangan yang transparan.
Fitur Utama / Andalan
(Disimpulkan dari eksplorasi halaman fitur/dokumentasi)
Disaggregated Prefill & Decode Inference
- Deskripsi: Memisahkan tahap prefill dan decode untuk mengoptimalkan penggunaan GPU.
- Manfaat/Contoh: Meningkatkan throughput GPU hingga 30% pada satu node dan lebih dari 2x pada dua node untuk model seperti Llama 70B.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Dynamic GPU Scheduling
- Deskripsi: Menyesuaikan alokasi GPU berdasarkan permintaan yang berfluktuasi secara real-time.
- Manfaat/Contoh: Mencegah over-provisioning dan meningkatkan efisiensi sumber daya selama lonjakan permintaan.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
LLM-Aware Request Routing
- Deskripsi: Mengarahkan permintaan ke worker dengan tingkat hit cache KV tertinggi untuk menghindari recomputasi yang tidak perlu.
- Manfaat/Contoh: Meningkatkan TTFT (Time-to-First-Token) hingga 3x dan mengurangi latensi rata-rata permintaan hingga 2x.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Accelerated Data Transfer dengan NIXL
- Deskripsi: Menggunakan NVIDIA Inference Transfer Library (NIXL) untuk mempercepat transfer data dengan sinkronisasi yang disederhanakan.
- Manfaat/Contoh: Mengurangi latensi saat transfer data KV cache antara worker prefill dan decode.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Kelebihan (Pros)
(Disimpulkan dari berbagai halaman)
- Throughput tinggi dan latensi rendah, ideal untuk inferensi skala pusat data.
- Desain modular yang mendukung integrasi dengan infrastruktur yang ada dan berbagai mesin inferensi.
- Dukungan open-source dengan lisensi Apache 2.0, memungkinkan penggunaan dan modifikasi bebas.
Kekurangan (Cons) / Batasan
(Disimpulkan dari eksplorasi)
- Memerlukan keahlian teknis untuk konfigurasi dan deployment di lingkungan terdistribusi.
- Fitur seperti offloading KV cache ke SSD dan penyimpanan objek jaringan masih dalam pengembangan.
Harga / Lisensi
(Dicari secara aktif dari tautan Pricing/License)
Model: Open Source
Lisensi: Apache 2.0 (Lihat File Lisensi)
Contoh Penerapan & Observasi
(Berdasarkan dokumentasi, blog, use cases, komunitas)
- Melayani model bahasa besar seperti Llama 70B dalam lingkungan multi-node untuk aplikasi AI generatif.
- Mendukung workload inferensi dinamis dengan penjadwalan GPU adaptif untuk aplikasi berbasis chat atau penalaran.
- Dokumentasi lengkap tersedia di sini.
- Komunitas aktif dapat diakses melalui Discord di forum ini.
Tanggapan (0 )