NVIDIA NIM

NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices) ist ein technologisches Framework, das beliebte Foundation-Modelle als vorkonfigurierte, GPU-optimierte Inferenz-Mikrodienste bereitstellt.

Es wurde entwickelt, um die Bereitstellung und Skalierbarkeit zu vereinfachen, und verpackt KI-Modelle (wie große Sprachmodelle und Vision Transformers) als containerisierte Dienste für den Produktionseinsatz.

Jeder Mikrodienst ist für die Leistung auf NVIDIA-GPUs optimiert und ermöglicht es Entwicklern und Unternehmen, fortschrittliche KI-Funktionen schnell in ihre Anwendungen zu integrieren – ohne aufwendige Infrastruktur oder Modellanpassung.

NVIDIA NIM ist als modulares Ökosystem aufgebaut, das aus mehreren integrierten Technologien und Tools besteht, die eine effiziente KI-Inferenz unterstützen. Diese Komponenten arbeiten zusammen, um die Bereitstellung zu vereinfachen, die Leistung zu skalieren und Flexibilität über verschiedene Anwendungsfälle hinweg zu bieten:

• Triton Inference Server: Ein Kernbestandteil von NIM – eine Hochleistungs-Inferenz-Runtime, die mehrere Frameworks unterstützt (wie TensorFlow, PyTorch und ONNX). Er ermöglicht dynamisches Batching, gleichzeitige Modellausführung und Modell-Ensembles, alles optimiert für NVIDIA‑GPUs.

• TensorRT: Eine Inferenz‑Optimierungs‑ und Runtime‑Bibliothek, die Deep‑Learning‑Modelle für geringe Latenz und hohe Durchsatzraten beschleunigt. NIM nutzt TensorRT, um die Modellleistung auf unterstützter NVIDIA‑Hardware weiter zu optimieren.

• REST‑ und gRPC‑APIs: NIM‑Services sind über standardisierte REST‑ oder gRPC‑Schnittstellen zugänglich, was eine einfache Integration in jede Anwendung oder Service‑Pipeline ermöglicht. Diese APIs bieten flexible Eingabe-/Ausgabe‑Verarbeitung und Management von Inferenz‑Workflows.

• Helm Charts: NIM‑Deployments können in Kubernetes‑Umgebungen mit Helm Charts verwaltet und orchestriert werden. Diese Charts liefern konfigurierbare Vorlagen, um NIM‑Services in skalierbarem Maßstab in Cloud‑ oder On‑Prem‑Infrastrukturen bereitzustellen.

• NeMo und BioNeMo Model Packs: Kuratierte Sammlungen von Foundation‑Modellen, die gezielt für Sprache (NeMo) bzw. biomedizinische Domänen (BioNeMo) trainiert wurden. Die Modelle sind voroptimiert und inferenzbereit, sodass sie direkt in NIM eingesetzt werden können.

• NVIDIA NGC Container Registry: Alle NIM‑Services und Model‑Container werden über das NVIDIA GPU Cloud (NGC) Registry verteilt. Das Registry stellt einen sicheren, versionierten Zugriff auf die neuesten vorkonfigurierten Microservices und unterstützende Software sicher.

Zusammen bilden diese Komponenten eine produktionsreife Plattform, die die Bereitstellung von KI-Anwendungen beschleunigt – insbesondere in Unternehmens- und Forschungsumgebungen.

Bei Kruso pilotieren wir NVIDIA NIM auf kundengesteuerten GPU-Clustern, um skalierbare, leistungsstarke KI-Inferenzfunktionen bereitzustellen. Dies ermöglicht es uns, reale Arbeitslasten auf der bestehenden Infrastruktur der Kunden zu validieren und gleichzeitig die vorgetunten, GPU-optimierten Foundation-Modelle von NIM zu nutzen.

Um wiederholbare und konsistente Bereitstellungen in verschiedenen Umgebungen sicherzustellen, verwenden wir Terraform-Module zur Automatisierung der Infrastrukturbereitstellung und des Dienst-Setups. Dieser Infrastructure-as-Code-Ansatz erlaubt es uns, NIM-Microservices zuverlässig bereitzustellen, Konfigurationen effizient zu verwalten und Bereitstellungen je nach Kundenbedarf zu skalieren – sowohl lokal als auch in der Cloud.

Durch die Kombination von NVIDIA NIM mit Terraform und GPU-Clustern der Kunden können wir die Time-to-Value für KI-Lösungen beschleunigen und gleichzeitig Flexibilität, Kontrolle und operative Effizienz wahren.

Eines der herausragenden Merkmale von NVIDIA NIM ist der „Fünf-Minuten-Weg“ von der Modellauswahl zur Produktion. Das bedeutet, dass Entwickler innerhalb weniger Minuten von der Auswahl eines vorgetunten Foundation-Modells zur Ausführung als produktionsreifer Inferenzdienst übergehen können. Durch das Verpacken der Modelle als containerisierte Microservices – bereits für NVIDIA-GPUs optimiert – entfällt bei NIM die Notwendigkeit für komplexe Setups, Modellkonvertierungen oder manuelle Feinabstimmungen.

Darüber hinaus ist NIM für maximale Portabilität konzipiert: Es kann überall betrieben werden, wo ein NVIDIA-Treiber verfügbar ist. Ob auf einem lokalen Arbeitsplatz, einem On-Premises-GPU-Server oder einem cloudbasierten Kubernetes-Cluster – NIM bietet konsistente Leistung und flexible Bereitstellung über alle Umgebungen hinweg. Das macht es ideal für Organisationen, die KI-Workloads schnell skalieren möchten, ohne an eine bestimmte Plattform gebunden zu sein.

Unser Ansatz zur Bereitstellung von NVIDIA NIM konzentriert sich auf Portabilität, Leistung und Skalierbarkeit. Wir nutzen das vollständige NIM-Ökosystem, um zuverlässige KI-Inferenzdienste über verschiedene Infrastrukturen hinweg bereitzustellen.

• Portable Inferenz: Durch den Einsatz containerisierter NIM-Microservices stellen wir sicher, dass Inferenz-Workloads portabel und reproduzierbar in verschiedenen Umgebungen sind – lokal, in der Cloud oder am Edge. Solange ein NVIDIA-Treiber vorhanden ist, kann derselbe Microservice überall ausgeführt werden.

• Triton Inference Server: Wir setzen auf Triton zur Verwaltung und Optimierung der Modellausführung. Triton unterstützt Multi-Framework-Modelle und bietet Funktionen wie dynamisches Batching und gleichzeitiges Model Serving, was die Leistung und Ressourceneffizienz erheblich steigert.

• TensorRT: Für latenzkritische Anwendungen integrieren wir TensorRT, um die Inferenzgeschwindigkeit und den Durchsatz zu maximieren. Es kompiliert und optimiert Modelle speziell für NVIDIA-GPUs und sorgt für schnelle Reaktionszeiten.

• Helm-basierte Bereitstellung: Wir verwenden Helm-Charts, um NIM-Dienste bereitzustellen. Damit können wir Kubernetes-basierte Umgebungen mit versionierten, anpassbaren Templates verwalten – ideal für Skalierung, Updates und Betrieb.

• GPU-elastische Architektur: Unsere Implementierungen sind GPU-elastisch, d. h. sie skalieren je nach verfügbarer GPU-Kapazität. Dies gewährleistet optimale Auslastung, Kosteneffizienz und gleichbleibende Leistung.

Dank dieser Architektur können wir schnelle, flexible und produktionsreife KI-Dienste bereitstellen, die auf Ihre Anforderungen zugeschnitten sind – bei gleichzeitig geringerem Betriebsaufwand.