NVIDIA Dynamo의 이점

• 하나의 GPU에서 수천 개의 GPU까지 원활하게 확장

  사전 구축되고 배포하기 쉬운 도구를 사용하여 GPU 클러스터 설정을 간소화하고 자동화하며, 실시간 LLM별 메트릭을 사용하여 동적 자동 확장을 활성화하여 GPU 리소스의 과도하거나 부족한 프로비저닝을 방지합니다.

• 비용 절감과 동시에 추론 서비스 용량 증가

  분산 제공과 같은 고급 LLM 추론 제공 최적화를 활용하여 사용자 경험을 저하시키지 않고 제공되는 추론 요청 수를 늘립니다.

• AI 인프라를 미래에 대비하고
  비용이 많이 드는 마이그레이션을 방지

  개방적이고 모듈식 설계를 통해 고유한 요구 사항에 맞는 추론 지원 구성 요소를 쉽게 선택할 수 있으므로 기존 AI 스택과의 호환성이 보장되고 비용이 많이 드는 마이그레이션 프로젝트를 피할 수 있습니다.

• 프로덕션에서 새로운
  AI 모델을 배포하는 시간 단축

  NVIDIA Dynamo는 TensorRT-LLM, vLLM, SGLang, PyTorch 등 모든 주요 프레임워크를 지원하므로 백엔드에 관계없이 새로운 생성 AI 모델을 빠르게 배포할 수 있습니다.