英伟达：Think Smart，利用Dynamo AI加速数据中心推理-青云TOP-AI综合资源站平台|青云聚合API大模型调用平台|全网AI资源导航平台

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原文链接：https://blogs.nvidia.com/blog/think-smart-dynamo-ai-inference-data-center/

原文作者：NVIDIA Blog

在人工智能时代，企业正以前所未有的速度采用生成式AI（GenAI），以提升客户体验、加速创新并提高运营效率。但随着AI模型规模的不断扩大，部署和扩展AI推理解决方案的成本正在飙升。

AI推理正在成为数据中心内增长最快的应用，但目前的效率低下，限制了其大规模部署。要实现GenAI的全部潜力，数据中心必须变得更智能，才能管理巨大的计算需求，并在不增加成本的情况下快速扩展。

英伟达（NVIDIA）正在引领这一转变。我们正在通过Dynamo AI推理平台，帮助企业利用更智能的架构实现AI推理的规模化部署，从而将效率提高3倍以上，降低总体拥有成本（TCO）。

Think Smart：从“更大”到“更智能”的转变

在过去十年中，我们专注于构建更大的AI模型和更大的GPU。现在，随着模型规模达到数万亿参数，我们需要更智能的方法来高效地利用这些资源。

Dynamo AI推理平台通过将AI工作负载的整个生命周期——从数据摄取到模型推理——进行优化，为企业提供了实现AI规模化部署的蓝图。

这种“Think Smart”的策略依赖于三大支柱：智能化的数据管理、高效的AI软件栈和优化的硬件架构。

AI工作负载需要处理海量数据。传统的系统往往在数据传输和预处理阶段效率低下。Dynamo AI强调在数据进入推理引擎之前进行智能化处理。

“我们不能再指望硬件的线性扩展来解决所有问题。数据本身的处理方式必须智能化。”

软件是决定AI推理效率的关键。Dynamo AI基于英伟达的CUDA生态系统和推理优化库，确保了最高的执行效率。

TensorRT-LLM是这一栈的核心，它通过以下方式优化大型语言模型（LLM）：

通过这些软件优化，同一个GPU集群可以处理更多的并发请求，显著提升资源利用率。

Dynamo AI的“智能”也体现在硬件的选择和配置上，特别是对于推理任务，我们需要不同于训练任务的资源分配。

1. GPU选择：对于推理，我们更侧重于具有高内存带宽和优秀稀疏性支持的GPU（如H100或即将推出的 Blackwell 架构），而不是单纯追求峰值TOPS（每秒万亿次操作）。

2. 网络互联：使用NVIDIA Quantum-2 InfiniBand或Spectrum-X Ethernet，确保多GPU和多节点推理集群之间的高速、低延迟通信。

3. CPU与GPU的协同：优化CPU（如英伟达的Grace CPU）与GPU之间的协作，确保CPU端的数据准备工作不会成为瓶颈。

通过实施Dynamo AI策略，我们看到关键指标的大幅改善。例如，在处理一个常见的企业级问答系统时，通过优化数据加载和TensorRT-LLM的推理优化，我们实现了以下效果：

这表明，通过“Think Smart”的方法，企业可以更经济、更快速地在生产环境中部署尖端的AI应用，而不是一味追求堆叠更多的GPU。

Dynamo AI推理平台不仅仅是一个静态的解决方案，它是一个持续进化的框架。随着新的AI模型和硬件的发布，该平台将集成更先进的算法，例如更细粒度的动态批处理（Dynamic Batching）和模型稀疏化技术。

英伟达致力于提供一个端到端、可扩展的解决方案，使企业能够从其AI投资中获得最大价值。“Think Smart”是释放数据中心中GenAI潜能的关键。

了解更多关于英伟达AI推理平台的信息，请访问我们的官方文档和技术白皮书。

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