NVIDIA Dynamo，这个创新的开源库，在人工智能推理领域催生了一场真正的革命。 优化人工智能推理 通过为企业和研究人员日益增长的需求提供的强大工具，成为现实。 *NVIDIA Dynamo 的开源效率* 促进了对大规模推理请求的巧妙管理，同时提升了 人工智能模型的延迟和吞吐量。 *这个专用操作系统* 由此带来了一个新的时代，在这个时代中，人工智能既快速又可扩展。
NVIDIA Dynamo：一个开源操作系统
NVIDIA 最近推出了 Dynamo，一个革命性的开源库，旨在改善人工智能（AI）推理。这个新工具是希望优化集成在其人工智能工厂中的推理模型的企业的重要资产。作为技术动向的一部分， Dynamo 使得在大型 GPU 队列上流畅管理推理请求成为可能。
兼容生态系统与可扩展性
NVIDIA Dynamo 支持多种框架，如 PyTorch、 SGLang、 NVIDIA TensorRT-LLM 和 vLLM。这种互操作性激励了初创公司、企业和研究人员在大规模部署人工智能推理解决方案。凭借显著的改进潜力，这套系统展示了 解耦推理 的能力，从而更有效地服务于人工智能模型。
实时性能
在人工智能的世界中，执行速度至关重要。 NVIDIA Blackwell 系列 GPU 与 Dynamo 结合，可以生成接近实时的洞察。这一过程对于像 AWS、 Google Cloud、 Meta和 Microsoft Azure 这样的云巨头尤其重要。这些公司迅速采用这项技术，以实现更优化的数据管理。
性能与运营节省
NVIDIA 强调，Dynamo 的发布使得如 Llama 这样的模型的性能提高了一倍。此外，生成令牌的速度提升了每个 GPU 超过 30 倍。这一进展使企业能够在提高效率的同时降低运营成本。这项技术的影响与最终用户所面临的实际经济问题相辅相成。
由人工智能驱动的基础设施技术
NVIDIA AI Aerial 平台体现了一个愿景：未来无线接入网络基础设施将完全由人工智能管理。这个 AI-RAN 生态系统代表了一次重大的技术转变。基于 Dynamo 的解决方案的引入将进一步加强这一进程，从而巩固 NVIDIA 在人工智能数据中心领域的无可争议的领导地位。
对开源和创新的承诺
NVIDIA 选择将 Dynamo 完全开源，从而促进一个协作的创新框架。这一决定意在推动知识共享和社区内部的协作开发。企业和研究人员因此能够参与到对整个人工智能领域有益的雄心勃勃的项目中。
未来与技术趋势
在GTC 2025 会议上所作的公告强调了 NVIDIA 努力推动人工智能迈向新高峰的目标。源于 Dynamo 的 代理人工智能 概念，将允许将复杂任务委托给自主系统。因此，这项技术的重要性不仅限于推理效率，还涵盖了与未来挑战和即将到来的创新相一致的愿景。
战略伙伴关系与协同效应
围绕 NVIDIA 技术的合作愈加频繁。与 NetApp 的一项重要合作，旨在开发大规模的人工智能推理解决方案。这种合作对于确保 AI 应用能够满足现代市场日益增长的期望至关重要。这些合作产生的协同效应将有助于塑造人工智能基础设施的未来。
关于 NVIDIA Dynamo 的问答：通过开源效率优化人工智能推理
NVIDIA Dynamo 是什么？
NVIDIA Dynamo 是一个开源库，旨在提高人工智能推理模型的效率和可扩展性，从而实现大规模请求的编排。
NVIDIA Dynamo 如何优化人工智能推理？
通过先进的算法，NVIDIA Dynamo 能够在延迟与吞吐量之间进行平衡，从而优化令牌生成，实现更快速和高效的人工智能模型响应。
谁可以受益于使用 NVIDIA Dynamo？
企业、初创公司和研究人员可以利用这个库来优化他们的人工智能模型，并降低与推理相关的运营成本。
哪些框架与 NVIDIA Dynamo 兼容？
NVIDIA Dynamo 支持多个框架，包括 PyTorch、SGLang、NVIDIA TensorRT-LLM 和 vLLM，便于与各种模型的集成。
开源架构对 NVIDIA Dynamo 的重要性是什么？
开源允许社区对库的改进做出贡献，同时提供透明度，激发开发者之间的创新与协作。
Nvidia Dynamo 如何提高人工智能推理模型的性能？
它使得诸如 Llama 等模型的性能翻倍，并将每个 GPU 的令牌生成增加了超过 30 倍，从而增强了推理处理的效率。
NVIDIA Dynamo 的潜在应用是什么？
NVIDIA Dynamo 可用于图像识别、自然语言处理及任何需要高效快速推理的领域。
如何在现有基础设施中部署 NVIDIA Dynamo？
有效的部署通常通过 NVIDIA 管理的微服务进行，这使得与 AWS 或 Google Cloud 等云基础设施无缝集成成为可能。
实施 NVIDIA Dynamo 后可以期待什么结果？
用户可以期待运营成本的显著降低、处理速度的提升和 GPU 资源管理的更高效。
