NVIDIA NIM

NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices) is een technologisch framework dat populaire basismodellen levert als vooraf afgestemde, GPU-geoptimaliseerde inferentiemicroservices.

NIM is ontworpen om implementatie en schaalbaarheid te vereenvoudigen en verpakt AI-modellen (zoals grote taalmodellen en vision transformers) in containerdiensten die klaar zijn voor productie.

Elke microservice is geoptimaliseerd voor prestaties op NVIDIA GPU's, waardoor ontwikkelaars en bedrijven geavanceerde AI-functionaliteit snel kunnen integreren zonder uitgebreide infrastructuurinstellingen of modelafstemming.

NVIDIA NIM is opgebouwd als een modulair ecosysteem, bestaande uit verschillende geïntegreerde technologieën en tools die efficiënte AI-inferentie ondersteunen. Deze componenten werken samen om implementatie te vereenvoudigen, prestaties op te schalen en flexibiliteit te bieden over verschillende gebruiksscenario’s:

• Triton Inference Server: Een kernonderdeel van NIM, een high-performance inference runtime die meerdere frameworks ondersteunt (zoals TensorFlow, PyTorch en ONNX). Het biedt dynamische batching, gelijktijdige modeluitvoering en modelensembles, allemaal geoptimaliseerd voor NVIDIA GPU’s.

• TensorRT: Een optimizer- en runtimebibliotheek voor inferentie die deep learning-modellen versnelt met lage latentie en hoge doorvoersnelheid. NIM maakt gebruik van TensorRT om de prestaties van modellen op ondersteunde NVIDIA-hardware verder te optimaliseren.

• REST- en gRPC-API’s: NIM-diensten zijn toegankelijk via standaard REST- of gRPC-interfaces, waardoor eenvoudige integratie in elke applicatie of servicepijplijn mogelijk is. Deze API’s ondersteunen flexibele input/outputverwerking en beheer van inferentieworkflows.

• Helm Charts: NIM-implementaties kunnen worden beheerd en georkestreerd in Kubernetes-omgevingen met behulp van Helm charts. Deze charts bieden configureerbare sjablonen om NIM-diensten op schaal te implementeren in cloud- of on-premises infrastructuur.

• NeMo en BioNeMo Model Packs: Gecurateerde verzamelingen foundation-modellen, specifiek getraind voor taal (NeMo) en biomedische domeinen (BioNeMo). Deze modellen zijn voorgetuned en geoptimaliseerd voor inferentie, wat plug‑and‑play gebruik binnen NIM mogelijk maakt.

• NVIDIA NGC Container Registry: Alle NIM-services en modelcontainers worden verspreid via de NVIDIA GPU Cloud (NGC)-register. Deze registry zorgt voor veilige, versiebeheerde toegang tot de nieuwste kant-en-klare microservices en ondersteunende software.

Samen vormen deze componenten een productierijp platform dat de uitrol van AI-toepassingen versnelt, met name in enterprise- en onderzoeksomgevingen.

Bij Kruso testen we NVIDIA NIM op klantbeheerde GPU-clusters om schaalbare en krachtige AI-inferentiecapaciteiten te leveren. Dit stelt ons in staat om echte werklasten te valideren met behulp van de bestaande infrastructuur van klanten, terwijl we gebruikmaken van NIM’s vooraf afgestemde, GPU-geoptimaliseerde foundation-modellen.

Om herhaalbare en consistente implementaties in verschillende omgevingen te garanderen, gebruiken we Terraform-modules om infrastructuurvoorziening en serviceconfiguratie te automatiseren. Deze infrastructure-as-code-aanpak stelt ons in staat om NIM-microservices betrouwbaar te implementeren, configuraties efficiënt te beheren en implementaties op te schalen op basis van de behoeften van de klant – zowel on-premises als in de cloud.

Door NVIDIA NIM te combineren met Terraform en klant-GPU-clusters, kunnen we de time-to-value voor AI-oplossingen versnellen, terwijl we flexibiliteit, controle en operationele efficiëntie behouden.

Een van de opvallende kenmerken van NVIDIA NIM is het "vijf minuten pad" van model tot productie. Dit betekent dat ontwikkelaars binnen enkele minuten kunnen overstappen van het selecteren van een vooraf afgestemd foundation-model naar het draaien ervan als een productieklare inferentiedienst. Door modellen te verpakken als gecontaineriseerde microservices – al geoptimaliseerd voor NVIDIA GPU’s – elimineert NIM de noodzaak voor complexe setups, modelconversie of handmatige tuning.

Daarnaast is NIM ontworpen met maximale portabiliteit: het kan overal draaien waar een NVIDIA-driver aanwezig is. Of het nu gaat om een lokale werkstation, een on-premises GPU-server of een cloudgebaseerde Kubernetes-cluster, NIM biedt consistente prestaties en flexibiliteit in implementatie. Dit maakt het ideaal voor organisaties die snel AI-werklasten willen opschalen zonder vast te zitten aan een specifiek platform.

Onze aanpak voor het implementeren van NVIDIA NIM is gericht op portabiliteit, prestaties en schaalbaarheid, waarbij we het volledige NIM-ecosysteem benutten om betrouwbare AI-inferentiediensten te leveren over uiteenlopende infrastructuren.

• Draagbare inferentie: Door gebruik te maken van gecontaineriseerde NIM-microservices zorgen we ervoor dat inferentielasten draagbaar en reproduceerbaar zijn in verschillende omgevingen – lokaal, in de cloud of aan de edge. Zolang er een NVIDIA-driver aanwezig is, kan dezelfde microservice overal draaien.

• Triton Inference Server: We vertrouwen op Triton voor het beheren en optimaliseren van modelevaluatie. Triton ondersteunt modellen uit meerdere frameworks en maakt functies zoals dynamische batching en gelijktijdige modelbediening mogelijk, wat prestaties en resource-efficiëntie sterk verbetert.

• TensorRT: Voor toepassingen die gevoelig zijn voor latency integreren we TensorRT om de inferentiesnelheid en doorvoersnelheid te maximaliseren. Het compileert en optimaliseert modellen specifiek voor NVIDIA-GPU’s en minimaliseert overhead.

• Helm-gebaseerde implementatie: We implementeren NIM-services met behulp van Helm-charts, waarmee we Kubernetes-omgevingen kunnen beheren met versiebeheer en aanpasbare sjablonen. Dit vereenvoudigt schaalvergroting, updates en operationele taken.

• GPU-elastische architectuur: Onze implementaties zijn GPU-elastisch ontworpen, wat betekent dat ze kunnen opschalen of afschalen op basis van beschikbare GPU-resources. Dit garandeert optimale benutting, kostenefficiëntie en consistente prestaties.

Deze architectuur stelt ons in staat om snelle, flexibele en productieklare AI-diensten te leveren die zijn afgestemd op uw behoeften, met minder operationele complexiteit.