NVIDIA NIM

NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices) är ett teknikramverk som levererar populära grundmodeller som förinställda, GPU-optimerade inferensmikrotjänster.NIM är utformat för att förenkla distribution och skalbarhet och paketerar AI-modeller (såsom stora språkmodeller och vision transformers) i containeriserade tjänster redo för produktion.Varje mikrotjänst är optimerad för prestanda på NVIDIA GPU:er, vilket gör det möjligt för utvecklare och företag att snabbt integrera avancerad AI-funktionalitet i sina applikationer utan omfattande infrastruktur eller modelljustering.

NVIDIA NIM är uppbyggt som ett modulärt ekosystem bestående av flera integrerade teknologier och verktyg som stöder effektiv AI‑inferens. Dessa komponenter samverkar för att förenkla distribution, skala prestanda och erbjuda flexibilitet över olika användningsområden:

• Triton Inference Server: En kärnkomponent i NIM – en högpresterande inferens‑runtime som stöder flera ramverk (som TensorFlow, PyTorch och ONNX). Det möjliggör dynamisk batching, samtidiga modellkörningar och modell‑ensembler, allt optimerat för NVIDIA‑GPU:er.

• TensorRT: Ett optimerings‑ och runtime‑bibliotek för inferens som accelererar djupinlärningsmodeller med låg latens och hög genomströmning. NIM utnyttjar TensorRT för att ytterligare optimera modellprestanda på stödjer NVIDIA‑hårdvara.

• REST‑ och gRPC‑API:er: NIM‑tjänster är tillgängliga via standardiserade REST‑ eller gRPC‑gränssnitt, vilket möjliggör enkel integration i valfri applikation eller pipeline. Dessa API:er stöder flexibel in‑ och ut‑datahantering och hantering av inferens‑workflows.

• Helm Charts: NIM‑distributioner kan hanteras och orkestreras i Kubernetes‑miljöer med hjälp av Helm charts. Dessa charts tillhandahåller konfigurerbara mallar för att distribuera NIM‑tjänster i skala över moln‑ eller lokalinfrastruktur.

• NeMo och BioNeMo Model Packs: Kuraterade samlingar av foundation‑modeller som är specifikt tränade för språk (NeMo) respektive biomedicinska domäner (BioNeMo). Modellerna är för‑tunning och optimerade för inferens, vilket möjliggör plug‑and‑play‑användning inom NIM.

• NVIDIA NGC Container Registry: Alla NIM‑tjänster och modell‑containrar distribueras genom NVIDIA GPU Cloud (NGC) registry. Registret säkerställer säker, versionskontrollerad åtkomst till de senaste förbyggda mikrotjänsterna och stödjande programvaran.

Tillsammans utgör dessa komponenter en produktionsredo plattform som påskyndar distribueringen av AI‑applikationer, särskilt inom företags‑ och forskningsmiljöer.

På Kruso testar vi NVIDIA NIM på kundhanterade GPU-kluster för att leverera skalbar och högpresterande AI-inferenskapacitet. Detta gör det möjligt för oss att validera verkliga arbetsbelastningar med kundernas befintliga infrastruktur samtidigt som vi utnyttjar NIM:s förinställda, GPU-optimerade grundmodeller.

För att säkerställa repeterbara och konsekventa distributioner i olika miljöer använder vi Terraform-moduler för att automatisera infrastrukturprovisionering och tjänsteuppsättning. Detta "infrastructure-as-code"-tillvägagångssätt gör att vi kan distribuera NIM-mikrotjänster på ett tillförlitligt sätt, hantera konfigurationer effektivt och skala distributioner efter kundens behov – oavsett om det är lokalt eller i molnet.

Genom att kombinera NVIDIA NIM med Terraform och kunders GPU-kluster kan vi påskynda time-to-value för AI-lösningar samtidigt som vi bibehåller flexibilitet, kontroll och operativ effektivitet.

En av de mest utmärkande funktionerna i NVIDIA NIM är dess "fem minuters väg" från modell till produktion. Det innebär att utvecklare kan gå från att välja en förtränad foundation-modell till att köra den som en produktionsklar inferenstjänst på bara några minuter. Genom att paketera modeller som containeriserade mikrotjänster – redan optimerade för NVIDIA-GPU:er – eliminerar NIM behovet av komplex konfiguration, modellkonvertering eller manuell finjustering.

Dessutom är NIM utformat för maximal portabilitet: det kan köras var som helst där en NVIDIA-drivrutin finns. Oavsett om det är en lokal arbetsstation, en on-premises GPU-server eller ett molnbaserat Kubernetes-kluster, levererar NIM konsekvent prestanda och flexibilitet i distributionen. Det gör det idealiskt för organisationer som snabbt vill skala upp AI-arbetsbelastningar utan att vara låsta till en specifik plattform.

Vårt tillvägagångssätt för att distribuera NVIDIA NIM bygger på portabilitet, prestanda och skalbarhet. Vi använder hela NIM-ekosystemet för att leverera tillförlitliga AI-inferenstjänster över olika infrastrukturmiljöer.

• Portabel inferens: Genom att använda containeriserade NIM-mikrotjänster säkerställer vi att inferensarbetsbelastningar är portabla och reproducerbara i olika miljöer – lokalt, i molnet eller vid kanten. Så länge en NVIDIA-drivrutin finns installerad kan samma mikrotjänst köras var som helst.

• Triton Inference Server: Vi använder Triton för att hantera och optimera modellexekvering. Triton stödjer modeller från flera ramverk och möjliggör funktioner som dynamisk batchning och samtidig modellservering, vilket förbättrar prestanda och resurseffektivitet avsevärt.

• TensorRT: För applikationer där låg latens är kritiskt integrerar vi TensorRT för att maximera inferenshastighet och genomströmning. Det kompilerar och optimerar modeller specifikt för NVIDIA-GPU:er och minskar latens och overhead.

• Helm-baserad distribution: Vi distribuerar NIM-tjänster med Helm charts, vilket gör det möjligt att hantera Kubernetes-miljöer med versionerade, anpassningsbara mallar. Detta förenklar skalning, uppdateringar och drift.

• GPU-elastisk arkitektur: Våra implementationer är GPU-elastiska, vilket innebär att de kan skala upp eller ner beroende på tillgängliga GPU-resurser. Detta säkerställer optimal resursanvändning, kostnadseffektivitet och jämn prestanda.

Denna arkitektur gör det möjligt för oss att leverera snabba, flexibla och produktionsklara AI-tjänster anpassade efter era behov – med minskad operativ komplexitet.