NVIDIA Dynamo — новый подход к ускорению инференса нейросетей

Эпоха взрывного роста масштабов больших языковых моделей и сложных архитектур искусственного интеллекта поставила перед индустрией критическую проблему: как достичь высокой скорости инференса без трудоемкого ручного переписывания кода и потери точности ответов? Традиционные методы, такие как статическая компиляция или экспорт в специализированные форматы, часто оказываются слишком ригидными, плохо справляясь с динамической природой современных фреймворков, особенно PyTorch. Nvidia предлагает инновационное решение в ответ на этот вызов — технологию Dynamo, интегрированную в их проприетарный программный стек для оптимизации инференса. В этой статье мы раскроем вам суть технологии NVIDIA Dynamo, ее отличия от классических JIT-компиляторов и значимость Dynamo для будущего индустрии искусственного интеллекта.

Nvidia Dynamo представляет собой передовой динамический графовый компилятор, специально разработанный для автоматической оптимизации этапа инференса моделей искусственного интеллекта, построенных на фреймворке PyTorch. Будучи частью проекта TorchDynamo, он органично встроен в экосистему NVIDIA, взаимодействуя с ключевыми компонентами программного стека, такими как TensorRT-LLM, TensorRT, cuDNN и NVFuser. 

Ключевая особенность технологии Dynamo заключается в ее способности захватывать вычислительный граф модели, сформированный на Python, непосредственно во время ее выполнения (runtime). Вычислительные графы — это иллюстрированная запись какой-либо функции искусственного интеллекта, состоящая из вершин и ребер, которые являются основополагающей частью архитектуры современных ИИ. Процесс захвата происходит прозрачно для пользователя, без явного вызова специальных API. 

Захватив граф, Dynamo проводит его тщательный анализ и преобразует в высокооптимизированный код, предназначенный для исполнения на максимально производительных бэкендах Nvidia, таких как TensorRT или с использованием NVFuser. Однако есть важный нюанс — Dynamo не позиционируется как замена существующих методов оптимизации ИИ, поскольку он действует синергетически, эффективно сочетая свои динамические возможности как с предварительной компиляцией AOT (Ahead-Of-Time), так и последующей компиляцией JIT (Just-In-Time), обеспечивая тем самым беспрецедентную гибкость и охват различных сценариев развертывания.

В основе метода Dynamo лежит использование механизма Python Frame Evaluation Hooks, благодаря которому TorchDynamo незаметно подключается к исполнению Python-байткода модели, идентифицируя операции, относящиеся к PyTorch (вызовы torch.*). При обнаружении таких операций он прозрачно захватывает соответствующий фрагмент вычислительного графа, при этом не требуя от разработчика модификации исходного кода модели — код остается чистым для фреймворка PyTorch. Захваченный динамический код затем преобразуется в промежуточное представление высокого уровня FX Graph (Torch FX). Этот граф является абстракцией, отображающей последовательность операций в модели, но уже в форме, пригодной для дальнейших преобразований. Затем FX Graph передается одному или нескольким мощным бэкенд-оптимизаторам. Технология Dynamo использует следующие бэкенды:

• TorchInductor: Компилятор среднего уровня, генерирующий эффективный код (на Triton или OpenMP) для CPU/GPU. Стандартный бэкенд для torch.compile().
• TensorRT: Оптимизирующий компилятор Nvidia, выполняющий глубокий анализ графа, применяющий операторный фьюзинг, точную калибровку квантования и генерирующий код, максимально использующий архитектурные особенности конкретных GPU (Ampere, Hopper, Blackwell).
• NVFuser: Специализированный оптимизатор для слияния последовательных операций PyTorch в составные высокоэффективные ядра CUDA, уменьшающий накладные расходы на запуск ядер и использование памяти.

Финальный этап — компиляция оптимизированного кода в машинный код (например, .cu для CUDA или через TensorRT) и его исполнение. Ключевое преимущество всей цепочки заключается в полной прозрачности для ИИ-разработчика: процесс ускорения запускается автоматически при вызове модели. Главное, чтобы код модели попадал в набор поддерживаемых Python и PyTorch конструкций.

Nvidia Dynamo далеко не единственный на рынке компилятор кода ИИ-моделей, призванный оптимизировать инференс LLM — большой популярностью также пользуются такие решения, как ONNX и TorchScript. Рассмотрим, в чем же заключаются отличия этих компиляторов через удобную таблицу:

Если говорить более подробно, ONNX, будучи статичным компилятором, требует экспорта всей модели в единый статический граф до анализа и выполнения, а TorchScript анализирует код через трассировку, что является полумерой и плохо сказывается на компиляции больших ИИ-моделей на Python. NVIDIA Dynamo не сталкивается с такими проблемами и может захватывать весь граф во время компиляции моделей с разными объемами входных данных. Кроме того, для работы NVIDIA Dynamo не требуется использовать функции вызова или внешние API, так как в качестве интерфейса используется TorchDynamo. Это также обеспечивает прямой доступ ко всем необходимым бэкендам NVIDIA. Все это делает компилятор NVIDIA Dynamo самым гибким решением для оптимизации кода современных моделей искусственного интеллекта.

Нетрудно догадаться, что такая передовая технология, как Nvidia Dynamo, нашла широкий диапазон сфер использования:

• Ускорение LLM в TensorRT-LLM: Dynamo интегрирован в TensorRT-LLM для оптимизации инференса популярных моделей искусственного интеллекта, вроде Llama*-3.1 и DeepSeek-R1 на GPU NVIDIA (A100, H100, H200, B200, B300), демонстрируя до 30-кратного прироста производительности в ИИ-кластерах GB200 NVL72.
• Генеративные модели: Используется в библиотеке Hugging Face Diffusers для оптимизации пайплайнов генерации изображений в мультимодальных ИИ-моделях, включая обработку U-Net блоков и сэмплинг.
• Интеграция с PyTorch 2.0: Через API torch.compile() Dynamo стал стандартным инструментом для автоматического ускорения инференса без изменения кода, поддерживая CV, NLP и другие типы ИИ-задач.
• Микросервисы NVIDIA NIM: Dynamo входит в состав NIM-микросервисов для развертывания оптимизированных ИИ-решений в корпоративных средах, включая поддержку AWS, Google Cloud и Dell.
• Оптимизация ONNX-TensorRT: Dynamo применяется как промежуточный оптимизатор в конвейерах ONNX-TensorRT, улучшая эффективность графов перед компиляцией.
• Кластерные решения: Поддерживает работу в ИИ-кластерах , динамически распределяя KV-кеш между тысячами GPU для снижения задержек при передаче данных.
• Партнерские развертывания: Облачные ИИ-провайдеры, такие как CoreWeave, Cohere и Perplexity AI активно используют Dynamo для улучшения инференса корпоративных ИИ, создания облачных ИИ-фабрик и распределенного обслуживания пользовательских запросов.

Как мы выяснили, самой сильной стороной технологии Dynamo является полная автоматизация оптимизации программного кода ИИ-моделей, полностью исключающая ресурсоемкую ручную отладку. Dynamo напрямую задействует самые передовые бэкенды NVIDIA, такие как TensorRT, NVFuser, гарантируя максимальную производительность инференса LLM на ИИ-ускорителях компании. Полная совместимость с фреймворком PyTorch 2.0 и поддержка широкого спектра задач, от LLM и компьютерного зрения до обработки естественного языка, делают Dynamo универсальным инструментом для любых ИИ-операций.

Однако у технологии Dynamo есть ряд ограничений. В частности, Dynamo может не поддерживать некоторые экзотические или очень динамичные конструкции Python (например, сложные динамические циклы), что может потребовать ручной адаптации кода. Кроме того, для использования Dynamo необходимо современное программное обеспечение, например, PyTorch версии 2.0 и выше, CUDA 11.8+, а также самые актуальные драйверы NVIDIA.

Nvidia Dynamo — это не просто хороший оптимизатор кода ИИ-моделей, а путь к следующему поколению LLM, которые будут работать максимально быстро и на любом устройстве. Nvidia Dynamo решает задачу, которая ранее требовала огромного количества времени и ручного труда, позволяя проводить динамическую компиляцию нейросетей на лету и значительно увеличивая аппаратные возможности ИИ-ускорителей Nvidia. Важно, что Nvidia не делает Dynamo закрытым решением для собственных разработок в области ИИ, а открывает доступ к этой передовой технологии напрямую из PyTorch для всех заинтересованных энтузиастов и разработчиков LLM.

*LLAMA — проект Meta Platforms Inc.**, деятельность которой в России признана экстремистской и запрещена

**Деятельность Meta Platforms Inc. в России признана экстремистской и запрещена