Dans un monde où l’intelligence artificielle redéfinit les limites de la technologie, la capacité à exécuter des AI models complexes et à grande échelle est devenue un enjeu crucial. Les modèles d’IA, de plus en plus sophistiqués et collaboratifs, exigent des infrastructures capables de gérer des millions d’utilisateurs simultanément et de fournir des réponses en temps réel. C’est dans ce contexte que NVIDIA, acteur majeur de l’industrie, intensifie ses efforts pour optimiser l’AI inference.
Cet article explore les dernières avancées de NVIDIA en matière d’inférence d’IA à grande échelle, notamment l’intégration de la plateforme NVIDIA Dynamo avec Kubernetes. Nous allons examiner comment ces technologies facilitent le déploiement de modèles complexes, améliorent les performances et réduisent les coûts, tout en simplifiant la gestion des applications d’IA dans les centres de données et le cloud. L’objectif est de comprendre comment NVIDIA, via des solutions comme Dynamo et Grove, permet aux développeurs et aux entreprises de tirer pleinement parti des capacités de l’IA.
L’essor de l’Inférence Multi-Nœuds et ses Avantages
Le besoin d’une inference platform capable de gérer des charges de travail croissantes est de plus en plus prégnant. Traditionnellement, les modèles d’IA étaient exécutés sur un seul GPU ou serveur. Cependant, avec l’augmentation de la complexité des modèles et des exigences de performance, l’inférence multi-nœuds est devenue essentielle. Cette approche permet de répartir la charge de travail sur plusieurs GPU, augmentant ainsi le débit et réduisant la latence.
Kubernetes, le standard industriel pour la gestion des applications conteneurisées, est idéalement positionné pour orchestrer cette inférence multi-nœuds. La plateforme NVIDIA Dynamo s’intègre parfaitement à Kubernetes pour simplifier la gestion de l’inférence, que ce soit sur un ou plusieurs nœuds. Cette intégration permet une gestion optimisée des ressources et une meilleure scalabilité, répondant ainsi aux exigences des applications d’IA les plus exigeantes. En exploitant des techniques comme le « disaggregated serving », Dynamo optimise l’allocation des tâches de pré-remplissage et de décodage sur des GPU distincts, maximisant ainsi l’efficacité et les performances.
Dynamo et l’Optimisation de l’Inférence : Cas d’Usage et Bénéfices
La technologie NVIDIA Dynamo offre des avantages tangibles en matière d’optimisation de l’inférence. Elle permet notamment le « disaggregated serving », une technique qui améliore considérablement les performances et l’efficacité. Ce processus consiste à diviser les tâches d’inférence en deux phases : le traitement de l’entrée (prefill) et la génération de la sortie (decode). En affectant intelligemment ces tâches à des GPU optimisés indépendamment, Dynamo réduit les goulots d’étranglement et optimise l’utilisation des ressources.
Des entreprises comme Baseten ont déjà tiré parti de Dynamo pour accélérer l’inférence, notamment pour la génération de code à contexte long, doublant la vitesse et augmentant le débit de 1,6x sans coûts matériels supplémentaires. De plus, les benchmarks SemiAnalysis InferenceMAX ont démontré que le « disaggregated serving » avec Dynamo sur les systèmes NVIDIA GB200 NVL72 offre le coût le plus bas par million de tokens pour les modèles de raisonnement « mixture-of-experts » tels que DeepSeek-R1. Pour en savoir plus sur les avancées de NVIDIA, vous pouvez consulter la série Think SMART de NVIDIA : Think SMART.
L’intégration Cloud et l’Écosystème NVIDIA
La capacité à scaler l’inférence « disaggregated » sur des dizaines, voire des centaines de nœuds est cruciale pour les déploiements d’IA à l’échelle de l’entreprise. C’est là que Kubernetes entre en jeu, fournissant la couche d’orchestration essentielle. NVIDIA Dynamo est désormais intégré aux services Kubernetes gérés des principaux fournisseurs de cloud, permettant aux clients de scaler l’inférence multi-nœuds sur les systèmes NVIDIA Blackwell, y compris GB200 et GB300 NVL72. Ces solutions offrent la performance, la flexibilité et la fiabilité requises pour les déploiements d’IA en entreprise.
Les principaux fournisseurs de cloud, tels qu’Amazon Web Services (AWS), Google Cloud et OCI (Oracle Cloud Infrastructure), ont déjà intégré NVIDIA Dynamo dans leurs offres. AWS accélère l’inférence d’IA générative avec Dynamo et Amazon EKS. Google Cloud propose une recette NVIDIA Dynamo pour optimiser l’inférence de grands modèles de langage (LLM) sur son AI Hypercomputer. OCI permet l’inférence multi-nœuds de LLM avec OCI Superclusters et NVIDIA Dynamo. L’engagement de NVIDIA s’étend également au-delà des hyperscalers, avec des acteurs comme Nebius qui conçoivent leur cloud pour servir les charges de travail d’inférence à grande échelle, en s’appuyant sur l’infrastructure de calcul accéléré NVIDIA et en collaborant avec NVIDIA Dynamo en tant que partenaire de l’écosystème. Pour plus d’informations sur l’optimisation des performances d’inférence, visitez le site de NVIDIA : inference performance et AI inference.
Simplification avec NVIDIA Grove
L’inférence d’IA « disaggregated » nécessite la coordination de plusieurs composants spécialisés, tels que le prefill, le decode et le routage, chacun ayant des exigences spécifiques. NVIDIA Grove, une interface de programmation d’applications (API) intégrée à NVIDIA Dynamo, simplifie considérablement cette complexité. Grove permet aux utilisateurs de définir leur système d’inférence avec une seule spécification de haut niveau. Par exemple, un utilisateur peut simplement déclarer ses besoins en termes de ressources GPU et de placement des composants.
À partir de cette spécification, Grove gère automatiquement la coordination complexe des composants, leur dimensionnement, leur lancement et leur placement stratégique. Cela facilite la construction et la mise à l’échelle des applications intelligentes. Pour en savoir plus sur l’utilisation de NVIDIA Grove, vous pouvez consulter le guide technique détaillé. La combinaison de Kubernetes et NVIDIA Dynamo avec NVIDIA Grove simplifie grandement le développement et le déploiement d’applications d’IA à grande échelle, rendant l’inférence à l’échelle d’un cluster plus accessible et prête pour la production.
En conclusion, NVIDIA continue de repousser les limites de l’inférence d’IA en offrant des solutions complètes et optimisées pour les environnements de centre de données et le cloud. L’intégration de Dynamo avec Kubernetes et l’introduction de Grove simplifient la gestion des modèles complexes et améliorent significativement les performances. Ces avancées permettent aux entreprises de déployer des applications d’IA plus rapidement et plus efficacement, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives pour l’innovation dans ce domaine en constante évolution.
