NVIDIA NIM

NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices) er en teknologisk ramme, der leverer populære fundamentmodeller som forudjusterede, GPU-optimerede inferens-mikrotjenester.

NIM er designet til at forenkle implementering og skalering og pakker AI-modeller (såsom store sprogmodeller og vision transformers) som containeriserede tjenester klar til produktion.

Hver mikrotjeneste er optimeret til ydeevne på NVIDIA GPU'er, hvilket gør det muligt for udviklere og virksomheder hurtigt at integrere avancerede AI-funktioner i deres applikationer uden omfattende infrastruktur eller modelljustering.

NVIDIA NIM er opbygget som et modulært økosystem bestående af flere integrerede teknologier og værktøjer, der understøtter effektiv AI-inferens. Disse komponenter arbejder sammen for at forenkle udrulning, skalere ydeevne og give fleksibilitet på tværs af anvendelsestilfælde:

• Triton Inference Server: En kernekomponent i NIM – en højtydende inferensruntime, som understøtter flere frameworks (såsom TensorFlow, PyTorch og ONNX). Den muliggør dynamisk batching, samtidige modelkørsler og modelensemble, alt optimeret til NVIDIA‑GPU’er.

• TensorRT: Et optimerings‑ og runtime‑bibliotek til inferens, der accelererer dybdelæringsmodeller med lav latenstid og høj throughput. NIM udnytter TensorRT til yderligere optimering af modelydelse på understøttet NVIDIA‑hardware.

• REST‑ og gRPC‑API’er: NIM‑services kan tilgås via standard REST‑ eller gRPC‑interfaces, hvilket muliggør nem integration i enhver applikation eller servicepipeline. Disse API’er understøtter fleksibel input/output‑håndtering og styring af inferens‑workflows.

• Helm Charts: NIM‑udrulninger kan styres og orkestreres i Kubernetes‑miljøer ved hjælp af Helm‑charts. Disse charts tilbyder konfigurerbare skabeloner til at implementere NIM‑services i skala på tværs af sky‑ eller lokale infrastrukturer.

• NeMo og BioNeMo Model Packs: Kuraterede samlinger af foundation‑modeller specifikt trænet til sprog (NeMo) og biomedicinske domæner (BioNeMo). Modellerne er præ‑tunede og optimerede til inferens og kan plug-and-play anvendes i NIM.

• NVIDIA NGC Container Registry: Alle NIM‑services og model‑containere distribueres via NVIDIA GPU Cloud (NGC) registret. Registret sikrer sikker og versionsstyret adgang til de nyeste prebuild‑microservices og understøttende software.

Sammen udgør disse komponenter en produktionsklar platform, der accelererer udrulningen af AI‑applikationer, især i enterprise‑ og forskningsmiljøer.

Hos Kruso afprøver vi NVIDIA NIM på kundestyrede GPU-klynger for at levere skalerbare, højtydende AI-inferensfunktioner. Dette gør det muligt for os at validere virkelige arbejdsbelastninger ved hjælp af kundernes eksisterende infrastruktur, samtidig med at vi udnytter NIM’s præ-tunede, GPU-optimerede foundation-modeller.

For at sikre gentagelige og konsistente udrulninger på tværs af miljøer bruger vi Terraform-moduler til at automatisere klargøring af infrastruktur og opsætning af tjenester. Denne infrastructure-as-code-tilgang gør det muligt for os at udrulle NIM-mikrotjenester pålideligt, administrere konfigurationer effektivt og skalere implementeringer i henhold til kundens behov – uanset om det er lokalt eller i skyen.

Ved at kombinere NVIDIA NIM med Terraform og kundernes GPU-klynger kan vi accelerere time-to-value for AI-løsninger, samtidig med at vi opretholder fleksibilitet, kontrol og operationel effektivitet.

En af de mest markante funktioner i NVIDIA NIM er dets “fem minutters vej” fra model til produktion. Det betyder, at udviklere kan gå fra at vælge en præ-tunet foundation-model til at køre den som en produktionsklar inferensservice på få minutter. Ved at pakke modeller som containeriserede mikrotjenester – allerede optimeret til NVIDIA-GPU’er – eliminerer NIM behovet for kompleks opsætning, modelkonvertering eller manuel tuning.

Derudover er NIM designet med maksimal portabilitet for øje: det kan køre overalt, hvor en NVIDIA-driver er installeret. Uanset om det er en lokal arbejdsstation, en on-premises GPU-server eller et cloud-baseret Kubernetes-kluster, leverer NIM ensartet ydeevne og fleksibel udrulning på tværs af miljøer. Det gør det ideelt for organisationer, der ønsker at skalere AI-arbejdsbelastninger hurtigt uden at blive låst til en bestemt platform.

Vores tilgang til udrulning af NVIDIA NIM er centreret omkring portabilitet, ydeevne og skalerbarhed, hvor vi udnytter hele NIM-økosystemet til at levere pålidelige AI-inferensservices på tværs af forskellige infrastrukturmiljøer.

• Portabel inferens: Ved at bruge containeriserede NIM-mikrotjenester sikrer vi, at inferensbelastninger er portable og reproducerbare på tværs af miljøer – lokalt, i skyen eller ved kanten. Så længe en NVIDIA-driver er til stede, kan den samme mikrotjeneste køre overalt.

• Triton Inference Server: Vi benytter Triton til at håndtere og optimere modeludførelse. Triton understøtter multiframework-modeller og muliggør funktioner som dynamisk batching og samtidig modelbetjening, hvilket øger ydeevnen og ressourceeffektiviteten markant.

• TensorRT: Til applikationer med lav latenstolerance integrerer vi TensorRT for at maksimere inferenshastighed og gennemløb. Det kompilerer og optimerer modeller specifikt til NVIDIA-GPU’er og reducerer overhead for hurtige svar.

• Helm-baseret udrulning: Vi implementerer NIM-tjenester med Helm charts, hvilket gør det muligt at administrere Kubernetes-baserede miljøer med versionerbare, tilpasselige skabeloner. Dette forenkler skalering, opdateringer og drift.

• GPU-elastisk arkitektur: Vores implementeringer er designet til at være GPU-elastiske, hvilket betyder, at de kan skaleres op eller ned afhængigt af tilgængelige GPU-ressourcer. Dette sikrer optimal udnyttelse, omkostningseffektivitet og stabil ydeevne.

Tilsammen gør denne arkitektur det muligt for os at levere hurtige, fleksible og produktionsklare AI-tjenester skræddersyet til jeres behov – med mindre operationel kompleksitet.