通过NVIDIA Run:ai和Dynamo集成增强LLM推理

通过NVIDIA Run:ai和Dynamo集成增强LLM推理 - Blockchain.News

大型语言模型（LLM）的快速扩张带来了显著的计算需求和模型规模挑战，通常超过单个GPU的能力。为了解决这些挑战，NVIDIA宣布其Run:ai v2.23与NVIDIA Dynamo集成，旨在优化生成式AI模型在分布式环境下的部署，根据NVIDIA。

应对扩展挑战

随着模型参数和分布式组件的增加，对高级协调的需求也在增长。诸如张量并行技术帮助管理容量但引入了协作复杂性。NVIDIA的Dynamo框架通过提供针对分布式设置设计的高吞吐量、低延迟推理解决方案来解决这些问题。

Dynamo通过解耦的预填充和解码操作、动态GPU调度以及LLM感知的请求路由增强了推理。这些功能最大化了GPU吞吐量，有效地平衡了延迟和吞吐量。此外，NVIDIA的推理传输库（NIXL）加速了数据传输，显著减少了响应时间。

高效调度对于运行多节点推理工作负载至关重要。独立调度可能导致部分部署和闲置的GPU，影响性能。NVIDIA Run:ai的高级调度能力，包括团体调度和拓扑感知放置，确保了资源的高效利用并减少了延迟。

Run:ai与Dynamo的集成引入了团体调度，支持相互依赖组件的原子部署，以及拓扑感知放置，帮助在组件之间的延迟最小化。这一战略性放置增强了通信吞吐量并减少了网络开销，对大规模部署至关重要。

要利用此次集成的全部潜力，用户需要一个配置了NVIDIA Run:ai v2.23的Kubernetes集群、配置的网络拓扑以及必要的访问令牌。NVIDIA提供了详细的指导，帮助启用这些能力的Dynamo设置和部署。

通过结合NVIDIA Dynamo的高效推理框架和Run:ai的高级调度，多节点推理变得更加可预测和高效。这个集成确保了Kubernetes集群中的更高吞吐量、更低延迟和最佳GPU利用率，为扩展AI工作负载提供了可靠的解决方案。

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