NVIDIA Dynamo 是一个开源、低延迟的模块化推理框架，用于在分布式环境中服务生成式 AI 模型。它通过智能资源调度和请求路由、优化的内存管理和无缝的数据传输，实现跨大型 GPU 集群的推理工作负载无缝扩展。NVIDIA Dynamo 支持所有主要的 AI 推理后端，并提供专门针对大语言模型 (LLM) 的优化，例如分解服务。
在 NVIDIA GB200 NVL72 上提供开源 DeepSeek-R1 671B 推理模型时，NVIDIA Dynamo 将吞吐量 (以每个 GPU 每秒令牌数衡量) 提高了 30 倍。它在 NVIDIA Hopper™ 上为 Llama 70B 模型服务，将吞吐量提高了 2 倍以上。NVIDIA Dynamo 是希望以更低的成本以更高的效率加速和扩展生成式 AI 模型的开发者的理想解决方案。
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NVIDIA Dynamo 的工作原理模型变得越来越大，并且越来越集成到需要与多个模型交互的 AI 工作流中。大规模部署这些模型涉及将它们分布在多个节点上，需要跨 GPU 进行仔细的协调。随着推理优化方法（如分解服务）的出现，复杂性也会增加，分解服务会将响应分散到不同的 GPU 上，从而增加了协作和数据传输方面的挑战。
NVIDIA Dynamo 解决了分布式和分解推理服务的挑战。它包括四个关键组件：
GPU 资源规划器：一个规划和调度引擎，用于监控多节点部署中的容量和预填充活动，以调整 GPU 资源，并在预填充和解码之间分配这些资源。
智能路由：KV 缓存感知路由引擎，可在多节点部署中高效引导大型 GPU 集群中的传入流量，从而最大限度地减少昂贵的重新计算。
低延迟通信库：先进的推理数据传输库，可加速 GPU 之间以及异构内存和存储类型之间的 KV 缓存传输。
KV 缓存管理器：成本感知型 KV 缓存卸载引擎，旨在跨各种内存层次结构传输 KV 缓存，在保持用户体验的同时释放宝贵的 GPU 内存。
观看录制视频，了解 NVIDIA Dynamo 的关键组件和架构，以及它们如何在分布式环境中实现无缝扩展和优化推理。
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快速入门指南
了解开始使用 NVIDIA Dynamo 的基础知识，包括如何在分解的服务器设置中部署模型以及如何启动智能路由器。
入门博客
了解 NVIDIA Dynamo 如何帮助简化生产环境中的 AI 推理、有助于部署的工具以及生态系统集成。
使用 NVIDIA Dynamo 和 vLLM 部署 LLM 推理
NVIDIA Dynamo 支持所有主要后端，包括 vLLM。查看教程，了解如何使用 vLLM 进行部署。
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NVIDIA Dynamo 在 GitHub 上以开源软件的形式提供，并附带端到端示例。
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入门套件访问有关预填充优化、解码优化和多 GPU 推理等推理相关的技术内容。
多 GPU 推理
模型规模不断扩大，无法再适应单个 GPU。部署这些模型需要在多个 GPU 和节点之间分配这些模型。此套件分享了用于多 GPU 推理的关键优化技术。
预填充优化
当用户向大语言模型提交请求时，它会生成 KV 缓存，以计算对请求的上下文理解。此过程的计算量非常大，需要进行专门的优化。此套件提供用于推理的基本 KV 缓存优化技术。
解码优化
在 LLM 生成 KV 缓存和第一个 token 后，它将进入解码阶段，并在此阶段以自回归方式生成剩余的输出 token。此套件重点介绍了解码过程的关键优化技术。
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