NVIDIA Dynamo 是一款开源的 AI 推理服务软件，旨在以高效率、低成本加速并扩展 AI 工厂中的 AI 推理模型。
一、主要功能
资源规划与调度：通过 GPU 资源规划器，根据用户需求动态添加、移除和重新分配 GPU，避免资源浪费。
智能路由：KV 缓存感知路由引擎可高效引导大型 GPU 集群中的传入流量，减少重复计算。
低延迟通信：先进的推理数据传输库，加速 GPU 之间及异构内存和存储类型之间的 KV 缓存传输。
缓存管理：成本感知型 KV 缓存卸载引擎，可将推理数据卸载到低成本存储设备，释放 GPU 内存。
性能优化：在相同 GPU 数量下，可将 NVIDIA Hopper™ 平台上运行 Llama 模型的 AI 工厂性能和收益翻倍。
二、技术原理
NVIDIA Dynamo 通过分解服务将大语言模型的处理阶段和生成阶段分离到不同 GPU 上，每个阶段可独立优化，从而最大化 GPU 资源利用率。它还利用 KV 缓存映射技术，将新请求路由到具有最佳知识匹配的 GPU，避免重复计算。
三、应用场景
该软件适用于需要大规模部署 AI 推理模型的场景，如数据中心、云计算平台和 AI 工厂等，能够显著提升推理效率和降低成本。
四、使用方法
下载与安装：从 NVIDIA 官方网站或 GitHub 获取源代码。
配置环境：根据需求配置 GPU 资源和网络环境。
部署模型：将 AI 模型部署到支持 Dynamo 的框架中，如 PyTorch、TensorRT™-LLM 等。
优化与监控：通过 Dynamo 提供的工具进行性能优化和资源监控。
五、适用人群
企业与初创公司：希望在 AI 推理领域降低成本并提高效率。
研究人员：需要优化大规模 AI 模型的推理性能。
云服务提供商：通过提升推理效率增加收入。
六、优缺点介绍
优点
高效资源利用：通过动态资源分配和智能路由，最大化 GPU 资源利用率。
显著性能提升：在大规模集群中显著提高推理吞吐量。
开源与灵活：完全开源，支持多种主流 AI 框架。
缺点
复杂性较高：需要一定的技术背景和经验来部署和优化。
依赖硬件：需要特定的 NVIDIA 硬件支持。
七、分类标签
AI 推理、开源软件、数据中心、云计算、性能优化