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서론
2025년 GTC에서 NVIDIA가 발표한 Dynamo는 대규모 LLM 분산 추론을 위한 혁신적인 프레임워크입니다. 기존의 Triton Inference Server(현재 Dynamo-Triton으로 리브랜딩)와 함께 NVIDIA의 AI 추론 생태계를 구성하는 핵심 기술로 자리잡고 있습니다.
이 두 프레임워크는 상호 보완적인 관계에 있으며, 각각 다른 스케일과 용도에 최적화되어 있습니다. Dynamo는 “수백~수천 GPU를 활용한 멀티노드 LLM 분산 추론”에, Dynamo-Triton은 “단일 노드부터 엣지까지 포괄하는 범용 모델 서빙”에 특화되어 있습니다.
본 포스트에서는 두 프레임워크의 핵심 차이점, 아키텍처, 성능 특성, 그리고 실제 사용 시나리오에 따른 선택 기준을 상세히 분석해보겠습니다.
프레임워크 개관 및 포지셔닝
NVIDIA Dynamo: 차세대 분산 추론 엔진
출시 배경:
- 2025 GTC에서 공개된 Triton의 후속 분산 추론 프레임워크
- 대규모 LLM의 멀티노드 확장성 문제 해결에 집중
- Reasoning AI 모델의 저지연 분산 서빙 최적화
핵심 타깃:
- 수백~수천 GPU 규모의 LLM 서비스 기업
- 초대형 모델(70B~1T+ 파라미터) 운영 조직
- 높은 동시성과 처리량이 필요한 상용 서비스
NVIDIA Dynamo-Triton: 검증된 범용 서빙 플랫폼
출시 배경:
- 2018년 출시된 Triton Inference Server의 리브랜딩 버전
- 다양한 AI 모델과 프레임워크의 통합 서빙 표준화
- 엣지부터 데이터센터까지의 일관된 배포 경험 제공
핵심 타깃:
- GPU 1장부터 엣지 CPU까지 다양한 환경의 개발팀
- 여러 AI 모델을 혼합 운영하는 조직
- 표준화된 모델 서빙 파이프라인이 필요한 기업
아키텍처 심층 분석
NVIDIA Dynamo 아키텍처
1. Disaggregated Serving 아키텍처
# Dynamo 클러스터 구성 예시
cluster_config = {
"prefill_nodes": {
"gpu_type": "H100",
"count": 8,
"memory_gb": 640,
"role": "input_processing"
},
"decode_nodes": {
"gpu_type": "H100",
"count": 16,
"memory_gb": 640,
"role": "token_generation"
},
"cache_nodes": {
"cpu_memory_gb": 1024,
"ssd_capacity_tb": 10,
"role": "kv_cache_storage"
}
}
Pre-fill과 Decode 분리:
- Pre-fill 노드: 입력 텍스트 처리 및 KV 캐시 초기화
- Decode 노드: 토큰별 생성 및 어텐션 계산
- 동적 워크로드 분산: 각 단계별 최적화된 GPU 할당
2. Smart Router 시스템
# Smart Router 설정
smart_router:
load_balancing:
strategy: "kv_cache_aware"
metrics:
- gpu_utilization
- kv_cache_hit_rate
- memory_availability
cache_optimization:
similarity_threshold: 0.85
reuse_strategy: "prefix_plus_infix"
eviction_policy: "lfu_with_recency"
KV 캐시 최적화:
- 중복 계산 방지를 위한 지능적 라우팅
- 유사한 요청의 캐시 재사용 극대화
- GPU 간 부하 균형 최적화
3. 분산 KV 캐시 관리자
# 계층적 캐시 구조
cache_hierarchy = {
"L1_gpu_memory": {
"capacity_gb": 80,
"latency_us": 1,
"bandwidth_gbps": 3000
},
"L2_cpu_dram": {
"capacity_gb": 1024,
"latency_us": 100,
"bandwidth_gbps": 100
},
"L3_ssd_storage": {
"capacity_tb": 10,
"latency_ms": 1,
"bandwidth_gbps": 10
},
"L4_object_storage": {
"capacity_pb": 1,
"latency_ms": 100,
"bandwidth_gbps": 1
}
}
4. NIXL 통신 라이브러리
// NIXL 저지연 통신 예시
#include <nixl/communication.h>
// GPU 간 KV 캐시 전송
nixl::TransferHandle transfer_kv_cache(
const KVCache& cache,
int source_gpu,
int target_gpu,
nixl::TransferMode::ZERO_COPY
);
// 비동기 전송 완료 대기
nixl::wait_for_completion(transfer);
NVIDIA Dynamo-Triton 아키텍처
1. 다중 백엔드 플러그인 시스템
# Triton 백엔드 설정
model_repository = {
"llm_model": {
"backend": "tensorrt_llm",
"platform": "tensorrt_llm",
"max_batch_size": 32,
"instance_group": [{"count": 2, "kind": "KIND_GPU"}]
},
"vision_model": {
"backend": "pytorch",
"platform": "pytorch_libtorch",
"max_batch_size": 16,
"instance_group": [{"count": 1, "kind": "KIND_GPU"}]
},
"classic_ml": {
"backend": "xgboost",
"platform": "fil",
"max_batch_size": 1024,
"instance_group": [{"count": 4, "kind": "KIND_CPU"}]
}
}
지원 백엔드:
- LLM: TensorRT-LLM, vLLM, FasterTransformer
- 딥러닝: PyTorch, TensorFlow, ONNX
- 전통 ML: XGBoost, Scikit-learn, LightGBM
- 커스텀: Python, C++, Java 백엔드
2. Ensemble Pipeline
# 멀티모델 파이프라인 정의
ensemble_config = {
"name": "multimodal_pipeline",
"platform": "ensemble",
"ensemble_scheduling": {
"step": [
{
"model_name": "image_preprocessor",
"model_version": -1,
"input_map": {"image": "input_image"},
"output_map": {"processed_image": "proc_img"}
},
{
"model_name": "vision_encoder",
"model_version": -1,
"input_map": {"image": "proc_img"},
"output_map": {"image_features": "img_feat"}
},
{
"model_name": "multimodal_llm",
"model_version": -1,
"input_map": {
"text": "input_text",
"image_features": "img_feat"
},
"output_map": {"response": "final_output"}
}
]
}
}
3. 동적 배치 및 스케줄링
# 동적 배치 설정
dynamic_batching = {
"preferred_batch_size": [8, 16],
"max_queue_delay_microseconds": 500,
"preserve_ordering": True,
"priority_levels": 3,
"default_priority_level": 1,
"default_queue_policy": {
"timeout_action": "REJECT",
"default_timeout_microseconds": 1000000
}
}
성능 특성 및 최적화 포인트
성능 비교 매트릭스
| 성능 지표 | NVIDIA Dynamo | NVIDIA Dynamo-Triton |
|---|---|---|
| 최대 동시 사용자 | 100,000+ | 10,000+ |
| 모델 크기 지원 | 1T+ 파라미터 | 70B 파라미터 |
| 지연시간 (P99) | 50-100ms | 10-50ms |
| 처리량 (QPS) | 10,000+ | 1,000+ |
| GPU 활용률 | 85-95% | 70-85% |
| 메모리 효율성 | 90%+ | 80%+ |
벤치마크 결과 분석
NVIDIA Dynamo 성능
DeepSeek-R1 671B 모델:
# 벤치마크 결과
Model: DeepSeek-R1-671B
GPUs: 64x H100 (8 nodes)
Tokens/sec per GPU: 30x improvement vs baseline
Total throughput: 15,000 tokens/sec
P50 latency: 45ms
P99 latency: 85ms
Llama-70B 모델:
# 벤치마크 결과
Model: Llama-2-70B-Chat
GPUs: 8x H100 (1 node)
Tokens/sec per GPU: 2x improvement vs baseline
Total throughput: 8,000 tokens/sec
P50 latency: 25ms
P99 latency: 50ms
NVIDIA Dynamo-Triton 성능
혼합 워크로드 시나리오:
# 성능 메트릭
mixed_workload_benchmark:
llm_requests:
model: "llama-7b"
qps: 500
latency_p50: 15ms
latency_p99: 35ms
vision_requests:
model: "resnet-50"
qps: 2000
latency_p50: 5ms
latency_p99: 12ms
ensemble_requests:
model: "multimodal-pipeline"
qps: 200
latency_p50: 45ms
latency_p99: 90ms
실제 구현 및 설정 가이드
NVIDIA Dynamo 클러스터 구성
1. 기본 설치 및 설정
# Dynamo 설치
git clone https://github.com/ai-dynamo/dynamo.git
cd dynamo
# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt
pip install -e .
# 클러스터 초기화
dynamo init-cluster \
--nodes 8 \
--gpus-per-node 8 \
--model-path ./models/deepseek-r1-671b \
--cache-size 1TB
2. 분산 설정 파일
# dynamo_cluster.yaml
cluster:
name: "production-llm-cluster"
nodes:
- hostname: "node-01"
role: ["prefill", "decode"]
gpu_count: 8
memory_gb: 640
- hostname: "node-02"
role: ["decode"]
gpu_count: 8
memory_gb: 640
- hostname: "cache-01"
role: ["cache"]
cpu_memory_gb: 1024
ssd_tb: 10
routing:
smart_router:
enabled: true
cache_aware: true
load_balancing: "weighted_round_robin"
kv_cache:
hierarchy:
- level: "gpu"
capacity_gb: 80
eviction: "lru"
- level: "cpu"
capacity_gb: 1024
eviction: "lfu"
- level: "ssd"
capacity_tb: 10
eviction: "fifo"
3. 서비스 시작
# dynamo_server.py
from dynamo import DynamoCluster
from dynamo.models import DeepSeekR1
# 클러스터 초기화
cluster = DynamoCluster.from_config("dynamo_cluster.yaml")
# 모델 로드
model = DeepSeekR1.from_pretrained(
"deepseek-ai/deepseek-r1-671b",
tensor_parallel_size=64,
pipeline_parallel_size=8
)
# 서비스 시작
server = cluster.create_server(
model=model,
host="0.0.0.0",
port=8000,
max_concurrent_requests=1000
)
server.run()
NVIDIA Dynamo-Triton 설정
1. 모델 저장소 구성
# 모델 저장소 구조
model_repository/
├── llama_7b/
│ ├── config.pbtxt
│ ├── 1/
│ │ └── model.py
├── vision_resnet/
│ ├── config.pbtxt
│ ├── 1/
│ │ └── model.onnx
└── multimodal_ensemble/
├── config.pbtxt
└── 1/
2. 모델 설정 파일
# llama_7b/config.pbtxt
name: "llama_7b"
backend: "python"
max_batch_size: 32
input [
{
name: "text_input"
data_type: TYPE_STRING
dims: [ -1 ]
}
]
output [
{
name: "text_output"
data_type: TYPE_STRING
dims: [ -1 ]
}
]
instance_group [
{
count: 2
kind: KIND_GPU
gpus: [ 0, 1 ]
}
]
dynamic_batching {
preferred_batch_size: [ 8, 16, 32 ]
max_queue_delay_microseconds: 1000
}
3. 서버 실행
# Triton 서버 시작
tritonserver \
--model-repository=/models \
--backend-config=python,shm-default-byte-size=16777216 \
--log-verbose=1 \
--http-port=8000 \
--grpc-port=8001 \
--metrics-port=8002
사용 시나리오별 선택 가이드
NVIDIA Dynamo가 최적인 경우
1. 초대형 LLM 서비스
시나리오: 수백억~수조 파라미터 모델 운영
# 적용 예시: 671B 파라미터 모델
use_case = {
"model_size": "671B+ parameters",
"gpu_requirement": "64+ H100 GPUs",
"concurrent_users": "10,000+",
"latency_requirement": "< 100ms P99",
"cost_optimization": "GPU utilization > 90%"
}
# Dynamo 설정
dynamo_config = {
"disaggregated_serving": True,
"smart_routing": True,
"distributed_kv_cache": True,
"cluster_size": "8+ nodes"
}
2. 높은 KV 캐시 재사용률 워크로드
적용 시나리오:
- 멀티턴 챗봇: 대화 히스토리 캐시 재사용
- Agentic RAG: 컨텍스트 문서 캐시 공유
- 코드 생성: 프로젝트 컨텍스트 캐시 활용
# KV 캐시 재사용 최적화
cache_strategy = {
"conversation_context": {
"reuse_rate": "85%+",
"cache_duration": "24 hours",
"sharing_scope": "user_session"
},
"document_context": {
"reuse_rate": "70%+",
"cache_duration": "7 days",
"sharing_scope": "organization"
}
}
3. 네트워크 대역폭 최적화가 중요한 환경
인프라 요구사항:
- NVLink, InfiniBand 등 고대역폭 네트워크
- GPU 간 직접 메모리 접근 최적화
- 저지연 클러스터 네트워킹
NVIDIA Dynamo-Triton이 적합한 경우
1. 다중 프레임워크 모델 혼합 운영
시나리오: 다양한 AI 모델의 통합 서빙
# 혼합 모델 서빙 예시
model_portfolio = {
"llm_models": ["llama-7b", "claude-3-haiku"],
"vision_models": ["yolo-v8", "sam-v2"],
"speech_models": ["whisper-large", "bark-tts"],
"classic_ml": ["xgboost-recommender", "sklearn-classifier"]
}
# Triton 설정
triton_config = {
"backend_diversity": "4+ frameworks",
"model_instances": "10+ models",
"resource_sharing": "dynamic_allocation",
"deployment_target": "edge_to_cloud"
}
2. 엣지 및 CPU 환경 지원
배포 환경:
# 엣지 배포 설정
edge_deployment:
hardware:
- jetson_agx_orin
- intel_xeon_cpu
- arm_cortex_a78
constraints:
- memory_mb: 8192
- power_watts: 50
- latency_ms: 100
optimizations:
- quantization: "int8"
- pruning: "structured"
- batching: "micro_batch"
3. 파이프라인 전후처리 최적화
복잡한 AI 파이프라인:
# 멀티단계 파이프라인
pipeline_stages = [
"audio_preprocessing",
"speech_to_text",
"text_preprocessing",
"llm_inference",
"text_postprocessing",
"text_to_speech",
"audio_postprocessing"
]
# Triton Ensemble로 구현
ensemble_optimization = {
"stage_parallelism": True,
"memory_sharing": True,
"format_conversion": "zero_copy",
"error_handling": "graceful_degradation"
}
통합 전략 및 마이그레이션
하이브리드 아키텍처 구성
# NVIDIA Dynamo Platform 통합
class HybridInferenceStack:
def __init__(self):
self.triton_server = TritonServer(
model_repository="/models",
gpu_memory_fraction=0.3
)
self.dynamo_cluster = DynamoCluster(
config_path="/configs/dynamo_cluster.yaml",
gpu_memory_fraction=0.7
)
def route_request(self, request):
if self.is_large_llm_request(request):
return self.dynamo_cluster.handle(request)
else:
return self.triton_server.handle(request)
def is_large_llm_request(self, request):
return (
request.model_size > "30B" or
request.context_length > 32768 or
request.requires_reasoning
)
단계별 마이그레이션 전략
Phase 1: Triton 기반 MVP 구축
# 초기 배포 (소규모)
tritonserver \
--model-repository=/models \
--backend-config=tensorrt_llm,max_batch_size=16 \
--http-port=8000
Phase 2: 트래픽 증가 대응
# 스케일 아웃 준비
scaling_strategy:
trigger:
- qps_threshold: 1000
- latency_p99: 100ms
- gpu_utilization: 80%
action:
- add_triton_instances: 2
- enable_load_balancer: true
- prepare_dynamo_cluster: true
Phase 3: Dynamo 클러스터 추가
# 하이브리드 배포
hybrid_config = {
"small_models": {
"platform": "triton",
"max_model_size": "7B",
"instance_count": 4
},
"large_models": {
"platform": "dynamo",
"min_model_size": "70B",
"cluster_nodes": 8
}
}
모니터링 및 운영 관리
성능 메트릭 수집
# 통합 모니터링 시스템
class InferenceMonitor:
def __init__(self):
self.prometheus_client = PrometheusClient()
self.grafana_dashboard = GrafanaDashboard()
def collect_dynamo_metrics(self):
return {
"cluster_utilization": self.get_cluster_gpu_usage(),
"kv_cache_hit_rate": self.get_cache_hit_rate(),
"routing_efficiency": self.get_routing_metrics(),
"inter_node_latency": self.get_network_latency()
}
def collect_triton_metrics(self):
return {
"model_queue_time": self.get_queue_metrics(),
"batch_efficiency": self.get_batching_metrics(),
"backend_utilization": self.get_backend_usage(),
"memory_utilization": self.get_memory_usage()
}
알림 및 자동 복구
# 알림 규칙 설정
alerts:
dynamo_cluster:
- alert: "HighLatency"
expr: "p99_latency > 200ms"
for: "5m"
action: "scale_decode_nodes"
- alert: "LowCacheHitRate"
expr: "kv_cache_hit_rate < 0.6"
for: "10m"
action: "optimize_routing"
triton_server:
- alert: "ModelOverload"
expr: "queue_time > 50ms"
for: "3m"
action: "add_model_instance"
- alert: "BackendFailure"
expr: "backend_error_rate > 0.01"
for: "1m"
action: "restart_backend"
비용 최적화 전략
TCO 분석 및 최적화
# 비용 효율성 계산
class CostOptimizer:
def calculate_tco(self, deployment_type):
if deployment_type == "dynamo":
return {
"hardware_cost": self.gpu_cluster_cost(),
"network_cost": self.high_bandwidth_network_cost(),
"operational_cost": self.cluster_management_cost(),
"efficiency_gain": 0.30 # 30% 비용 절감
}
elif deployment_type == "triton":
return {
"hardware_cost": self.single_node_cost(),
"network_cost": self.standard_network_cost(),
"operational_cost": self.container_management_cost(),
"efficiency_gain": 0.15 # 15% 비용 절감
}
def recommend_deployment(self, workload_profile):
if workload_profile["model_size"] > "70B":
return "dynamo"
elif workload_profile["model_diversity"] > 5:
return "triton"
else:
return "hybrid"
결론
NVIDIA Dynamo와 Dynamo-Triton은 각각 고유한 장점을 가진 보완적인 프레임워크입니다. 두 솔루션의 핵심 차이점을 다시 정리하면:
선택 기준 요약
| 상황 | 추천 솔루션 | 주요 이유 |
|---|---|---|
| 70B+ 모델, 대규모 트래픽 | Dynamo | 분산 처리 최적화, KV 캐시 공유 |
| 다양한 모델 혼합 운영 | Dynamo-Triton | 백엔드 다양성, 표준화된 API |
| 엣지/모바일 배포 | Dynamo-Triton | 경량화, CPU 지원 |
| 높은 캐시 재사용률 | Dynamo | 클러스터 전역 캐시 최적화 |
| 빠른 프로토타이핑 | Dynamo-Triton | 설정 단순성, 개발 편의성 |
핵심 장점 비교
NVIDIA Dynamo:
- ✅ 극한 스케일링: 수천 GPU 클러스터 지원
- ✅ 지능적 캐시 관리: 클러스터 전역 KV 캐시 최적화
- ✅ 저지연 분산: NIXL 기반 고성능 통신
- ✅ 자원 효율성: 90%+ GPU 활용률 달성
NVIDIA Dynamo-Triton:
- ✅ 범용성: 20+ 백엔드 프레임워크 지원
- ✅ 운영 편의성: 검증된 안정성과 풍부한 생태계
- ✅ 배포 유연성: 엣지부터 클라우드까지 일관된 경험
- ✅ 개발 생산성: 빠른 프로토타이핑과 배포
향후 전망
두 프레임워크는 NVIDIA Dynamo Platform으로 통합되어 단일 스택으로 제공될 예정입니다. 이를 통해 개발자는 워크로드의 특성에 따라 최적의 엔진을 자동으로 선택하거나, 하이브리드 구성으로 두 솔루션의 장점을 모두 활용할 수 있게 됩니다.
LLM 서빙 아키텍처를 설계할 때는 현재 요구사항뿐만 아니라 향후 확장성까지 고려하여 적절한 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다. 소규모에서 시작하여 점진적으로 확장하는 경우라면 Dynamo-Triton으로 시작하여 필요에 따라 Dynamo 클러스터를 추가하는 것이 효과적인 전략이 될 것입니다.
📚 참고 자료:
