Dynamo یک چارچوب متنباز جدید از انویدیا است که به چالشهای پیچیده مقیاسبندی عملیات استنتاج هوش مصنوعی میپردازد. این چارچوب که در کنفرانس فناوری پردازندههای گرافیکی (GTC) معرفی شد، نحوه اجرای مدلهای زبانی بزرگ (LLM) را در چندین پردازنده گرافیکی (GPU) بهینهسازی میکند و تعادل بین عملکرد فردی و توان پردازشی کل سیستم را برقرار میسازد. جنسن هوانگ، مدیرعامل انویدیا، آن را «سیستمعامل یک کارخانه هوش مصنوعی» توصیف کرد و آن را با نقشی که دینام اصلی در ایجاد انقلاب صنعتی برای تولید انرژی ایفا کرد، مقایسه نمود.
چرا مقیاسبندی مدلهای هوش مصنوعی سختتر از آن چیزی است که فکر میکنید
مدلهای هوش مصنوعی به شدت بزرگ میشوند و در جریانهای کاری استفاده میشوند که در آنها چندین مدل نیاز به تعامل با یکدیگر دارند. هنگام استقرار این مدلهای عظیم:
- آنها آنقدر بزرگ هستند که روی یک پردازنده گرافیکی (GPU) واحد جا نمیشوند.
- شما نیاز دارید که آنها را در چندین پردازنده گرافیکی یا سرور توزیع کنید.
- وادار کردن همه این بخشها به کار هماهنگ و کارآمد، پیچیده است.
نگاهی به درون انویدیا Dynamo
انویدیا Dynamo را مانند یک سیستم کنترل ترافیک هوایی برای پردازش هوش مصنوعی در نظر بگیرید. این سیستم شامل چهار جزء کلیدی است:
کتابخانههایی مانند vLLM و موارد مشابهی چون TensorRT-LLM و SGLang نسل فعلی چارچوبهای ارائه استنتاج (inference serving) هستند که برای بهینهسازی استقرار مدلهای زبانی بزرگ (LLM) طراحی شدهاند. این ابزارها مکانیزمهای کارآمدی برای مدیریت تولید توکن، مدیریت حافظه و پردازش دستهای (batch processing) فراهم میکنند تا توان پردازشی (throughput) را بهبود بخشیده و تأخیر (latency) را هنگام ارائه مدلهای هوش مصنوعی کاهش دهند. انویدیا Dynamo این چارچوبها را با عمل کردن به عنوان یک سیستم استنتاج توزیعشده سطح بالاتر تکمیل میکند که میتواند از آنها به عنوان بکاند (backend) استفاده کند و در عین حال قابلیتهای حیاتی برای استقرارهای مقیاس بزرگ را اضافه نماید. برخلاف رویکردهای سنتی ارائه، Dynamo سرویسدهی تفکیکشده (disaggregated serving) را معرفی میکند که فازهای پیشپرکردن (prefill) و رمزگشایی (decode) را در پردازندههای گرافیکی مختلف جدا میکند، همچنین زمانبندی پویای پردازندههای گرافیکی بر اساس نوسانات بار کاری، مسیریابی هوشمند درخواستها برای به حداقل رساندن محاسبه مجدد حافظه پنهان کلید-مقدار (KV cache) و انتقال سریع دادهها بین پردازندههای گرافیکی را ارائه میدهد. این معماری لایهای به توسعهدهندگان امکان میدهد تا از دانش موجود خود در مورد vLLM بهرهمند شوند و در عین حال قابلیتهای مقیاسپذیری توزیعشده Dynamo را در میان هزاران پردازنده گرافیکی بالقوه به دست آورند.
چگونه Dynamo با چالش مدلهای استدلالی مقابله میکند
مدلهای هوش مصنوعی استدلالی چالشهای منحصر به فردی را برای سیستمهای استنتاج ایجاد میکنند به دلیل نیاز بسیار بیشتر به توکن و تقاضای محاسباتی بالاتر - معمولاً ۲۰ برابر توکن بیشتر و ۱۵۰ برابر محاسبات بیشتر نسبت به مدلهای زبانی بزرگ استاندارد نیاز دارند. انویدیا Dynamo به طور خاص برای مقابله با این چالشها از طریق اجزای خود معماری شده است.
- مسیریاب هوشمند (Smart Router) به طور هوشمند بار کاری را توزیع کرده و مکانهای حافظه پنهان کلید-مقدار (KV cache) را در میان ناوگان بزرگ پردازندههای گرافیکی ردیابی میکند، که به طور قابل توجهی محاسبات مجدد پرهزینه را هنگام پردازش زنجیرههای استدلال چند مرحلهای کاهش میدهد.
- مدیر حافظه پنهان کلید-مقدار توزیعشده (Distributed KV Cache Manager) امکان انتقال حافظه پنهانی که کمتر به آن دسترسی پیدا میشود را به لایههای ذخیرهسازی اقتصادیتر فراهم میکند و مدیریت مقرونبهصرفه پنجرههای زمینه (context windows) عظیمی را که برای استدلال پیچیده مورد نیاز است، ممکن میسازد.
- علاوه بر این، برنامهریز پردازنده گرافیکی Dynamo (Dynamo’s GPU Planner) به صورت پویا منابع را بین فازهای پیشپرکردن (prefill) و رمزگشایی (decode) متعادل میکند تا الگوهای محاسباتی نامتقارن مشخصه وظایف استدلالی را تطبیق دهد، جایی که پردازش اولیه زمینه ممکن است به طور فوقالعادهای نیازمند محاسبات سنگین باشد در حالی که مراحل استدلال بعدی پروفایلهای منابع متفاوتی دارند.
این قابلیتها Dynamo را برای نسل بعدی برنامههای کاربردی هوش مصنوعی متمرکز بر استدلال بسیار مناسب میسازد.
موقعیت کنونی Dynamo
Dynamo که در حال حاضر در GitHub به عنوان نرمافزار متنباز در دسترس است، بر پایه تجربه انویدیا با سرور استنتاج Triton (که بیش از یک میلیون بار دانلود شده و استفاده تولیدی تثبیتشدهای دارد) ساخته شده است، اما رویکرد تخصصیتری برای مدلهای زبانی بزرگ اتخاذ میکند. در حالی که انویدیا ادعا میکند Dynamo میتواند توان پردازشی استنتاج را هنگام اجرای مدلهای DeepSeek-R1 بر روی سختافزار Blackwell تا ۳۰ برابر افزایش دهد (از طریق نوآوریهایی مانند مراحل پیشپرکردن/رمزگشایی تفکیکشده و زمانبندی پویای پردازندههای گرافیکی)، این معیارهای عملکرد عمدتاً توسط طرفهای مستقل تأیید نشدهاند. این چارچوب ویژگیهای پیشرفتهای مانند مسیریابی درخواست آگاه از مدل زبانی بزرگ (LLM-aware request routing)، بهینهسازی انتقال داده بین پردازندههای گرافیکی و انتقال حافظه پنهان کلید-مقدار (KV cache offloading) در سلسلهمراتب حافظه را در بر میگیرد، اما هنوز نسبتاً جدید است و در محیطهای تولیدی مقیاس بزرگ اثبات نشده است. همانطور که برخی از توسعهدهندگان اشاره کردهاند، پذیرندگان بالقوه باید با احتیاط عمل کنند، با توجه به مشکلات تاریخی در پیادهسازی محصولات استنتاج قبلی انویدیا - حتی با دسترسی مستقیم به تیم توسعه آنها.
برای شرکتهایی که به دنبال پیادهسازی آماده برای تولید هستند، انویدیا قصد دارد Dynamo را با میکروسرویسهای NIM خود به عنوان بخشی از NVIDIA AI Enterprise ارائه دهد، که نشاندهنده یک مسیر گذار از پلتفرم استنتاج تثبیتشدهتر Triton به سمت این راهکار جدیدتر و بهینهشده برای مدلهای زبانی بزرگ است.
Ray Serve و vLLM: استنتاج انعطافپذیر برای بارهای کاری پیچیده
در حالی که انویدیا Dynamo عملکرد تخصصی برای استنتاج مدلهای زبانی بزرگ ارائه میدهد، تیمهایی که به دنبال انعطافپذیری بیشتری هستند ممکن است بخواهند Ray Serve را در نظر بگیرند. Ray Serve که بر پایه چارچوب محاسبات توزیعشده Ray ساخته شده است، یک راهکار همهکاره و مستقل از چارچوب (framework-agnostic) برای استقرار مدلها در چارچوبهای مختلف یادگیری ماشین در کنار منطق تجاری سفارشی پایتون ارائه میدهد. قابل ذکر است که Ray Serve میتواند به طور یکپارچه با vLLM و SGLang ادغام شود و به کاربران امکان میدهد از همان تکنیکهای بهینهسازی مدلهای زبانی بزرگ بهرهمند شوند و در عین حال از اکوسیستم گستردهتر Ray سود ببرند.
Ray Serve به ویژه در سناریوهایی که نیاز به ترکیب مدل پیچیده، انواع مدلهای متنوع فراتر از فقط مدلهای زبانی بزرگ، یا ادغام با جریانهای کاری موجود مبتنی بر Ray دارند، میدرخشد. قابلیتهای مقیاسبندی خودکار و تخصیص منابع انعطافپذیر آن (از جمله پشتیبانی از پردازنده گرافیکی کسری - fractional GPU) آن را برای محیطهای ناهمگن یا تیمهایی که چندین بار کاری هوش مصنوعی را متعادل میکنند، مناسب میسازد. برای سازمانهایی که برای سازگاری و تجربه توسعه متمرکز بر پایتون ارزش قائل هستند، ترکیب Ray Serve با vLLM جایگزین قانعکنندهای برای چارچوبهای تخصصی مانند Dynamo ارائه میدهد.