NVIDIA представила DynoSim — инструмент для моделирования и оптимизации развёртывания больших языковых моделей (LLM). Основная проблема при развёртывании LLM заключается в необходимости балансировать множество параметров: выбор бэкенда модели, конфигурацию тензорного параллелизма, распределение между префиллом и декодированием, количество рабочих процессов и многое другое. DynoSim позволяет автоматически исследовать комбинации этих параметров и находить оптимальные конфигурации для конкретных сценариев использования.
Инструмент использует методы машинного обучения для моделирования так называемого "фронтира Парето" — множества решений, где улучшение одного параметра (например, скорости) не приводит к ухудшению другого (например, задержки). Это позволяет инженерам быстро находить компромиссы между производительностью, задержкой и стоимостью развёртывания моделей.
DynoSim особенно полезен для разработчиков ИИ-агентов, так как позволяет оптимизировать инференс моделей под конкретные задачи. Например, для агентов, требующих быстрого ответа, можно выбрать конфигурацию с минимальной задержкой, а для задач, требующих высокой точности, — конфигурацию с максимальной производительностью.
NVIDIA также предоставила открытый доступ к исходному коду DynoSim, что позволяет интегрировать инструмент в существующие системы развёртывания. Это особенно важно для команд, работающих над созданием ИИ-агентов, так как позволяет гибко настраивать инфраструктуру под конкретные нужды.