AI 추론 성능을 극대화하는 오픈소스 솔루션, NVIDIA Dynamo

AI 추론이 점점 더 중요해지고 있습니다. 특히 대규모 GPU 환경에서 효율적인 추론 처리는 AI 모델의 성능뿐만 아니라 운영 비용과 수익성에도 큰 영향을 미칩니다. NVIDIA는 이러한 요구를 해결하기 위해 **AI 팩토리의 비용을 절감하고 성능을 극대화할 수 있는 오픈소스 추론 소프트웨어 ‘NVIDIA Dynamo’**를 발표했습니다.

Dynamo는 대규모 AI 모델의 추론을 최적화하고, GPU 리소스를 효과적으로 활용하며, 운영 효율을 극대화하는 AI 추론 서빙 소프트웨어입니다. NVIDIA Blackwell 아키텍처와 결합하여 딥시크(DeepSeek)-R1 모델의 처리량을 30배 이상 증가시키며, AI 모델이 보다 빠르고 효율적으로 추론할 수 있도록 지원합니다.

이 블로그에서는 NVIDIA Dynamo의 주요 기능과 특징, AI 모델 최적화 방식, 그리고 실제 활용 사례까지 자세히 살펴보겠습니다.

반응형

---

1. NVIDIA Dynamo란?

NVIDIA Dynamo는 대규모 AI 추론을 최적화하기 위한 오픈소스 AI 서빙 솔루션입니다. 기존의 **NVIDIA Triton Inference Server™**를 발전시킨 형태로, 특히 거대 언어 모델(LLM)과 같은 복잡한 AI 추론을 보다 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다.

💡 주요 특징

✅ 대규모 GPU 환경에서 AI 추론 성능 최적화
✅ 추론 비용 절감 및 처리 속도 향상
✅ 분리 서빙(Decoupled Serving) 방식으로 GPU 활용 극대화
✅ 오픈소스로 제공, 다양한 AI 프레임워크(Pytorch, TensorRT, vLLM 등) 지원

Dynamo는 기존과 같은 GPU 수를 사용하면서도 AI 팩토리의 성능과 수익을 2배 이상 증가시킬 수 있습니다.

---

2. NVIDIA Dynamo의 핵심 기술

🔹 분리 서빙(Decoupled Serving) 기술

대규모 AI 추론은 모델의 여러 단계를 동시에 수행해야 하므로 많은 계산 리소스를 요구합니다. NVIDIA Dynamo는 이를 해결하기 위해 분리 서빙 방식을 도입하여, 모델의 각 단계를 서로 다른 GPU에 분리 배치할 수 있도록 합니다.

✅ LLM의 다양한 연산 단계를 개별 GPU에 배분
✅ 각 단계별 최적화로 성능 향상 및 응답 속도 개선
✅ 메모리 및 계산 리소스를 효율적으로 활용

이 방식을 통해 특정 단계에서 병목이 발생하는 문제를 최소화하고, GPU 활용도를 극대화할 수 있습니다.

🔹 GPU 자원 최적화 및 자동 스케일링

NVIDIA Dynamo는 AI 모델 추론을 실행하는 GPU를 자동으로 추가하거나 제거하여 가변적인 요청 수요에 대응할 수 있습니다.

✅ GPU 플래너(GPU Planner): AI 요청에 맞춰 GPU를 동적으로 할당 및 해제
✅ 스마트 라우터(Smart Router): 가장 적합한 GPU에 요청을 분산하여 연산 속도 향상
✅ 메모리 매니저(Memory Manager): 데이터 오프로드 및 로딩을 최적화하여 비용 절감

이러한 최적화 기능을 통해 불필요한 리소스 낭비를 방지하고, 추론 성능을 극대화할 수 있습니다.

🔹 GPU 간 저지연(로우 레이턴시) 통신

AI 추론에서는 GPU 간 데이터 교환 속도가 중요한 요소입니다. NVIDIA Dynamo는 고속 GPU-to-GPU 통신을 지원하는 라이브러리를 포함하고 있어 데이터 전송 속도를 향상시킵니다.

✅ 이종(Heterogeneous) GPU 간 빠른 데이터 교환 지원
✅ 추론 컨텍스트를 효과적으로 공유하여 중복 연산 최소화

이 기능을 활용하면 대규모 AI 모델이 보다 빠르게 추론을 수행할 수 있으며, GPU 클러스터 전체에서 효율적인 작업 배분이 가능합니다.

---

3. NVIDIA Dynamo 활용 사례

🔹 AI 검색 및 추천 시스템 (퍼플렉시티 AI)

AI 검색 엔진 퍼플렉시티(Perplexity)는 매월 수억 건의 AI 기반 검색 요청을 처리해야 합니다. NVIDIA Dynamo를 활용하면 대량의 AI 추론을 빠르고 비용 효율적으로 실행할 수 있습니다.

✅ AI 검색 요청을 최적의 GPU에 라우팅하여 응답 시간 단축
✅ 지능형 추론 최적화로 동일한 GPU에서도 처리량 증가

🔹 에이전틱 AI(Agentic AI) 모델 (Cohere)

AI 스타트업 Cohere는 NVIDIA Dynamo를 활용해 자사 AI 모델인 'Command'의 에이전틱 AI 기능을 강화하고 있습니다.

✅ GPU 스케줄링을 최적화하여 모델 확장성 향상
✅ 메모리와 스토리지 전반에서 AI 추론 컨텍스트 전송 속도 개선

🔹 AI 클라우드 서비스 (Together AI)

AI 가속 클라우드 플랫폼 Together AI는 NVIDIA Dynamo를 자체 인퍼런스 엔진과 통합하여, 대규모 GPU 클러스터에서 AI 추론 워크로드를 최적화하고 있습니다.

✅ AI 추론 성능을 극대화하면서도 비용 효율적인 모델 제공
✅ 클라우드 기반 AI 서비스의 확장성과 운영 효율성 향상

---

4. NVIDIA Dynamo의 미래와 기대 효과

NVIDIA Dynamo는 AI 추론을 보다 효율적이고 경제적으로 수행할 수 있도록 지원하는 강력한 오픈소스 솔루션입니다. 이를 통해 AI 팩토리는 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다.

✅ AI 모델의 추론 성능 극대화 (30배 이상 향상 가능)
✅ 대규모 GPU 환경에서 리소스를 최적화하여 운영 비용 절감
✅ AI 서비스 제공업체의 수익 창출 기회 확대
✅ 오픈소스 생태계를 통해 AI 추론 기술 발전 가속화

NVIDIA Dynamo는 현재 PyTorch, TensorRT-LLM, vLLM 등 다양한 프레임워크와 호환되며, AI 기업뿐만 아니라 스타트업 및 연구자들에게도 새로운 AI 추론 최적화 방안을 제공할 것입니다.

👉 NVIDIA GTC 키노트에서 Dynamo에 대한 자세한 내용을 확인하세요!

---

728x90

AI 추론은 AI 서비스의 성능과 비용을 좌우하는 중요한 요소입니다. NVIDIA Dynamo는 대규모 GPU 환경에서 AI 모델의 추론을 최적화하고, 운영 비용을 절감하며, AI 팩토리의 수익을 극대화할 수 있도록 지원하는 혁신적인 오픈소스 솔루션입니다.

향후 NVIDIA Dynamo의 지속적인 발전을 통해 더 빠르고 효율적인 AI 추론 환경이 구축될 것으로 기대됩니다. 🚀

https://blogs.nvidia.co.kr/blog/nvidia-dynamo-open-source-library-accelerates-and-scales-ai-reasoning-models/

AI 추론 모델의 효율 극대화하는 오픈소스 라이브러리 ‘NVIDIA Dynamo’ - NVIDIA Blog Korea

https://github.com/ai-dynamo/dynamo?fbclid=IwZXh0bgNhZW0CMTEAAR2qQpy5QZE4QLJ2RqrQl_OBS-4oOGmI7hIyKI9uRgDTf7zy4p_j6YIdZI8_aem_HXStr-WGjAnsAzzTBTIhGg

GitHub - ai-dynamo/dynamo: A Datacenter Scale Distributed Inference Serving Framework