Inferência de IA em Escala: Explorando a Arquitetura de Alto Desempenho do NVIDIA Dynamo

À medida que a tecnologia de Inteligência Artificial (IA) avança, a necessidade de soluções de inferência eficientes e escaláveis cresceu rapidamente. Em breve, espera-se que a inferência de IA se torne mais importante do que o treinamento, à medida que as empresas se concentram em executar rapidamente modelos para fazer previsões em tempo real. Essa transformação enfatiza a necessidade de uma infraestrutura robusta para lidar com grandes volumes de dados com atrasos mínimos.

A inferência é vital em indústrias como veículos autônomos, detecção de fraudes e diagnósticos médicos em tempo real. No entanto, ela apresenta desafios únicos, especialmente ao escalar para atender às demandas de tarefas como streaming de vídeo, análise de dados ao vivo e insights sobre clientes. Modelos de IA tradicionais lutam para lidar com essas tarefas de alto desempenho, muitas vezes resultando em custos elevados e atrasos. À medida que as empresas expandem suas capacidades de IA, elas precisam de soluções para gerenciar grandes volumes de solicitações de inferência sem sacrificar o desempenho ou aumentar os custos.

É aqui que entra o NVIDIA Dynamo. Lançado em março de 2025, o Dynamo é um novo framework de IA projetado para enfrentar os desafios da inferência de IA em larga escala. Ele ajuda as empresas a acelerar as cargas de trabalho de inferência, mantendo um desempenho sólido e reduzindo custos. Construído na robusta arquitetura de GPU da NVIDIA e integrado com ferramentas como CUDA, TensorRT e Triton, o Dynamo está mudando a maneira como as empresas gerenciam a inferência de IA, tornando-a mais fácil e eficiente para negócios de todos os tamanhos.

O Crescente Desafio da Inferência de IA em Escala

A inferência de IA é o processo de usar um modelo de aprendizado de máquina pré-treinado para fazer previsões a partir de dados do mundo real e é essencial para muitas aplicações de IA em tempo real. No entanto, sistemas tradicionais frequentemente enfrentam dificuldades para lidar com a crescente demanda por inferência de IA, especialmente em áreas como veículos autônomos, detecção de fraudes e diagnósticos em saúde.

A demanda por IA em tempo real está crescendo rapidamente, impulsionada pela necessidade de decisões rápidas e no local. Um relatório da Forrester de maio de 2024 descobriu que 67% das empresas integraram IA generativa em suas operações, destacando a importância da IA em tempo real. A inferência está no centro de muitas tarefas impulsionadas por IA, como permitir que carros autônomos tomem decisões rápidas, detectar fraudes em transações financeiras e auxiliar em diagnósticos médicos como a análise de imagens médicas.

Apesar dessa demanda, sistemas tradicionais lutam para lidar com a escala dessas tarefas. Um dos principais problemas é a subutilização de GPUs. Por exemplo, a utilização de GPU em muitos sistemas permanece em torno de 10% a 15%, significando que um poder computacional significativo está subutilizado. À medida que a carga de trabalho para a inferência de IA aumenta, desafios adicionais surgem, como limites de memória e thrashing de cache, que causam atrasos e reduzem o desempenho geral.

Alcançar baixa latência é crucial para aplicações de IA em tempo real, mas muitos sistemas tradicionais têm dificuldade em acompanhar, especialmente ao usar infraestrutura em nuvem. Um relatório da McKinsey revela que 70% dos projetos de IA não atingem suas metas devido a problemas de qualidade de dados e integração. Esses desafios destacam a necessidade de soluções mais eficientes e escaláveis; é aqui que o NVIDIA Dynamo entra em cena.

Otimizando a Inferência de IA com o NVIDIA Dynamo

O NVIDIA Dynamo é um framework modular e de código aberto que otimiza tarefas de inferência de IA em larga escala em ambientes distribuídos de múltiplas GPUs. Seu objetivo é resolver problemas comuns em modelos de IA generativa e de raciocínio, como subutilização de GPUs, gargalos de memória e roteamento de solicitações ineficiente. O Dynamo combina otimizações conscientes do hardware com inovações de software para abordar essas questões, oferecendo uma solução mais eficiente para aplicações de IA de alta demanda.

Uma das principais características do Dynamo é sua arquitetura de atendimento desagregada. Essa abordagem separa a fase intensiva de computação de pré-preenchimento, que lida com o processamento de contexto, da fase de decodificação, que envolve a geração de tokens. Ao atribuir cada fase a clusters de GPU distintos, o Dynamo permite otimização independente. A fase de pré-preenchimento utiliza GPUs de alta memória para uma ingestão de contexto mais rápida, enquanto a fase de decodificação utiliza GPUs otimizadas para latência, para um streaming de tokens eficiente. Esta separação melhora a taxa de transferência, tornando modelos como o Llama 70B duas vezes mais rápidos.

O Dynamo inclui um planejador de recursos de GPU que programa dinamicamente a alocação de GPUs com base na utilização em tempo real, otimizando cargas de trabalho entre os clusters de pré-preenchimento e decodificação para evitar sobrecarga e ciclos ociosos. Outra característica importante é o roteador inteligente ciente do cache KV, que garante que as solicitações recebidas sejam direcionadas a GPUs que possuem dados relevantes do cache de chave-valor (KV), minimizando assim cálculos redundantes e melhorando a eficiência. Esse recurso é particularmente benéfico para modelos de raciocínio em múltiplas etapas que geram mais tokens do que os modelos de linguagem de grande porte padrão.

A NVIDIA Inference TranXfer Library (NIXL) é outro componente fundamental, que possibilita comunicação de baixa latência entre GPUs e camadas de memória/armazenamento heterogêneas como HBM e NVMe. Esse recurso suporta recuperação de cache KV em sub-milissegundos, o que é crucial para tarefas sensíveis ao tempo. O gerenciador de cache KV distribuído também ajuda a transferir dados de cache acessados com menos frequência para a memória do sistema ou SSDs, liberando memória da GPU para cálculos ativos. Essa abordagem melhora o desempenho geral do sistema em até 30x, especialmente para grandes modelos como o DeepSeek-R1 671B.

O NVIDIA Dynamo integra-se com toda a pilha da NVIDIA, incluindo CUDA, TensorRT e GPUs Blackwell, enquanto suporta backends populares de inferência como vLLM e TensorRT-LLM. Testes de benchmark mostram até 30 vezes mais tokens por GPU por segundo para modelos como o DeepSeek-R1 em sistemas GB200 NVL72.

Como sucessor do Triton Inference Server, o Dynamo é projetado para fábricas de IA que necessitam de soluções de inferência escaláveis e custo-efetivas. Ele beneficia sistemas autônomos, análises em tempo real e fluxos de trabalho multi-modelo. Seu design modular e de código aberto também permite fácil personalização, tornando-o adaptável para diversas cargas de trabalho de IA.

Aplicações do Mundo Real e Impacto na Indústria

O NVIDIA Dynamo demonstrou seu valor em diversas indústrias onde a inferência de IA em tempo real é crítica. Ele aprimora sistemas autônomos, análises em tempo real e fábricas de IA, permitindo aplicações de IA de alto desempenho.

Empresas como Together AI utilizam o Dynamo para escalar cargas de trabalho de inferência, alcançando aumentos de capacidade de até 30x ao executar modelos DeepSeek-R1 em GPUs Blackwell da NVIDIA. Além disso, o roteamento inteligente de solicitações e a programação de GPUs do Dynamo melhoram a eficiência em implantações de IA em grande escala.

Vantagem Competitiva: Dynamo vs. Alternativas

O NVIDIA Dynamo oferece vantagens essenciais em relação a alternativas como AWS Inferentia e Google TPUs. É projetado para lidar eficientemente com cargas de trabalho de IA em larga escala, otimizando a programação de GPUs, gerenciamento de memória e roteamento de solicitações para melhorar o desempenho entre várias GPUs. Ao contrário do AWS Inferentia, que está intimamente ligado à infraestrutura em nuvem da AWS, o Dynamo oferece flexibilidade ao suportar tanto implantações em nuvem híbrida quanto on-premise, ajudando as empresas a evitar o bloqueio de fornecedores.

Uma das forças do Dynamo é sua arquitetura modular de código aberto, permitindo que as empresas personalizem o framework com base em suas necessidades. Ele otimiza cada etapa do processo de inferência, garantindo que os modelos de IA funcionem sem problemas e de forma eficiente, aproveitando ao máximo os recursos computacionais disponíveis. Com seu foco em escalabilidade e flexibilidade, o Dynamo é adequado para empresas que buscam uma solução de inferência de IA custo-efetiva e de alto desempenho.

Conclusão

O NVIDIA Dynamo está transformando o mundo da inferência de IA ao fornecer uma solução escalável e eficiente para os desafios que as empresas enfrentam com aplicações de IA em tempo real. Seu design modular e de código aberto permite otimizar o uso de GPUs, gerenciar melhor a memória e direcionar solicitações de forma mais eficaz, tornando-o perfeito para tarefas de IA em larga escala. Ao separar processos-chave e permitir que as GPUs se ajustem dinamicamente, o Dynamo aumenta o desempenho e reduz os custos.

Diferente de sistemas tradicionais ou de concorrentes, o Dynamo suporta configurações em nuvem híbrida e on-premise, oferecendo mais flexibilidade às empresas e reduzindo a dependência de qualquer provedor. Com seu desempenho impressionante e adaptabilidade, o NVIDIA Dynamo estabelece um novo padrão para a inferência de IA, oferecendo às empresas uma solução avançada, custo-efetiva e escalável para suas necessidades de IA.