Entitas yang menggunakan model bahasa besar (LLM) bergulat dengan tantangan mengelola beban kerja inferensi yang sangat bervariasi dalam kebutuhan sumber dayanya. Model kecil mungkin hanya membutuhkan memori GPU minimal, sementara model dengan lebih dari 70 miliar parameter dapat memerlukan beberapa GPU. Perbedaan ini seringkali mengakibatkan pemanfaatan sumber daya GPU yang kurang optimal, biaya komputasi yang membengkak, dan waktu respons yang tidak dapat diprediksi.

Permasalahan ini melampaui sekadar meningkatkan jumlah beban kerja pada GPU; ini tentang penjadwalan yang cerdas. Tanpa sistem orkestrasi yang mengenali pola beban kerja inferensi, entitas dibiarkan memilih antara penyediaan sumber daya berlebih (overprovisioning), yang menyebabkan pemborosan sumber daya, dan penyediaan sumber daya kurang (underprovisioning), yang dapat mengganggu kinerja.

NVIDIA NIM mengatasi hal ini dengan mengemas mesin inferensi sebagai layanan mikro berbasis kontainer, yang tidak hanya menstandarisasi penyebaran model tetapi juga meningkatkan throughput dan latency. Layanan mikro ini dilengkapi dengan runtime inferensi yang telah dikonfigurasi sebelumnya, API standar industri, dan teknik optimasi model. Layanan ini dirancang agar siap digunakan di lingkungan produksi, aman, dan sesuai standar, dengan dukungan perusahaan dari NVIDIA.

Untuk memaksimalkan pemanfaatan GPU, NVIDIA Run:ai memperkenalkan strategi penjadwalan cerdas yang beradaptasi dengan perilaku beban kerja. Ini termasuk prioritas inferensi pertama, fraksi GPU dengan isolasi memori penuh, dan manajemen memori dinamis. Strategi ini memungkinkan manajemen sumber daya yang lebih efisien, memastikan bahwa GPU digunakan secara maksimal sekaligus mengurangi biaya komputasi.

Hasil benchmark menunjukkan peningkatan signifikan dalam pemanfaatan GPU, dengan pemanfaatan hingga dua kali lipat dengan kehilangan throughput minimal, dan throughput hingga 1,4 kali lebih tinggi di bawah konkurensi berat menggunakan fraksi dinamis. Selain itu, teknik pertukaran memori GPU telah terbukti secara drastis mengurangi latency permintaan pertama hingga 44 hingga 61 kali lipat dibandingkan dengan memulai dari nol.

Bagi entitas yang ingin menerapkan strategi ini, NVIDIA menyediakan panduan praktis tentang penggunaan NIM dengan NVIDIA Run:ai. Ini termasuk mengelola beban kerja AI dengan penjadwalan cerdas dan kontrol GPU yang terperinci, serta memanfaatkan penyeimbangan lalu lintas dan penskalaan otomatis bawaan Kubernetes. Pembaruan ini bertujuan untuk meningkatkan kontrol akses, manajemen titik akhir, dan visibilitas bagi tim yang menangani aplikasi AI.