theinnovators개요
NVIDIA는 최근 대규모 생성 AI 모델의 추론 성능을 극대화하기 위한 새로운 프레임워크인 “Dynamo”를 공개했다. NVIDIA Dynamo는 저지연 분산 추론 프레임워크로, 특히 reasoning 기반의 AI 모델을 대규모로 확장할 수 있도록 설계되었다. 이 프레임워크는 사전 학습된 언어 모델(LLM)과 같은 복잡한 모델의 실제 서비스 적용을 위해 필수적인 요소로 주목받고 있다.
주요 기술적 내용
Dynamo의 핵심 아이디어는 모델 추론 과정을 두 단계(prefill과 decode)로 분리하고, 이를 클러스터 내에서 분산 서빙(disaggregated serving)하는 데 있다. 각 단계의 계산 자원 요구 특성이 다르기 때문에, 이를 개별적으로 최적화함으로써 전체 처리 효율과 지연 시간을 대폭 줄일 수 있다.
프레임워크의 주요 기술 구성 요소:
- GPU 리소스 플래너
- 클러스터 전반의 GPU 자원을 실시간으로 모니터링하며 prefill과 decode 작업을 지능적으로 분산한다.
- GPU 병목을 줄이고, 동적 워크로드에도 효율적으로 대응한다.
- 스마트 라우터
- 요청에 포함된 KV 캐시 정보 기반으로 최적의 GPU 노드로 요청을 라우팅한다.
- 중복 계산을 줄이고 캐시 재활용률을 높여 추론 지연을 최소화한다.
- 저지연 통신 라이브러리
- GPU 간, 그리고 다양한 인터커넥트(Pcie, NVLink, InfiniBand 등)를 통해 고속으로 KV 캐시를 전송한다.
- 멀티 GPU/멀티 노드 환경에서의 통신 병목 현상을 해소한다.
- KV 캐시 관리자
- KV 캐시를 계층화된 메모리 구조에서 관리하며, 필요 시 GPU 외부로 오프로드한다.
- 고용량 모델 처리 시 GPU 메모리 한계를 극복하는 데 유용하다.
성능 결과
- NVIDIA GB200 NVL72에서 DeepSeek-R1 671B 모델을 Dynamo로 서빙할 경우, 최대 30배의 토큰 처리량(TPS) 향상이 관측되었고,
- NVIDIA Hopper 기반에서는 LLaMA 70B 모델의 처리량이 2배 이상 증가하였다.
결론 및 전망
NVIDIA Dynamo는 고성능 추론에 특화된 오픈소스 프레임워크로, 차세대 생성 AI 인프라의 핵심 요소로 자리매김할 가능성이 높다. 특히 LLM 기반의 실시간 AI 서비스(예: 챗봇, 생성형 추천, 실시간 분석)에 적합하며, 비용 최적화와 서비스 확장성 면에서도 매우 유리하다.
향후 Dynamo는 클라우드뿐만 아니라 엣지 AI 환경에서도 강력한 추론 인프라로 활용될 수 있으며, AI 모델의 상용화 및 대규모 서빙 효율화의 중심 축으로 주목받고 있다.
TI Tech Lab 박선홍연구원
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