NVIDIA NIM та мікросервіси інференсу: розгортання ШІ в корпоративному масштабі

Оновлено 11 грудня 2025 року

Оновлення за грудень 2025: NIM забезпечує в 2,6 рази вищу пропускну здатність порівняно зі стандартним розгортанням H100 (1 201 проти 613 токенів/сек на Llama 3.1 8B). Cloudera повідомляє про 36-кратне підвищення продуктивності. NIM 1.4 (грудень 2024) працює в 2,4 рази швидше за попередні версії. DeepSeek-R1 додано як попередній мікросервіс (січень 2025). Готовий до продакшену ШІ-інференс розгортається менш ніж за 5 хвилин через один контейнер.

Раніше розгортання великої мовної моделі вимагало тижнів інфраструктурної роботи, написання власних скриптів оптимізації та команди ML-інженерів, які володіли таємницями налаштування інференсу. NVIDIA змінила цю ситуацію в червні 2024 року, коли компанія зробила NIM (NVIDIA Inference Microservices) доступним для 28 мільйонів розробників у всьому світі.[^1] Результат? Організації тепер розгортають готовий до продакшену ШІ-інференс менш ніж за п'ять хвилин, використовуючи один контейнер.[^2] Для підприємств, які прагнуть швидко впровадити ШІ, NIM означає фундаментальний перехід від питання «як змусити інференс працювати» до «як швидко ми можемо масштабувати інференс по всьому бізнесу».

Цифри говорять самі за себе. NIM забезпечує в 2,6 рази вищу пропускну здатність порівняно зі стандартним розгортанням на системах H100 при роботі з Llama 3.1 8B, досягаючи 1 201 токен на секунду проти 613 токенів на секунду без оптимізації NIM.[^3] Cloudera повідомила про 36-кратне підвищення продуктивності після інтеграції NIM у свій сервіс ШІ-інференсу.[^4] Ці показники важливі, оскільки витрати на інференс домінують у бюджетах ШІ після переходу моделей у продакшен, а загальний ринок ШІ-інференсу вже досяг 97 мільярдів доларів у 2024 році з прогнозом перевищення 250 мільярдів до 2030 року.[^5]

Що насправді надає NIM

NVIDIA NIM об'єднує оптимізовані рушії інференсу, попередньо налаштовані конфігурації моделей та інструменти хмарного розгортання в контейнери, які працюють скрізь, де є GPU NVIDIA. Платформа абстрагує складність, яка традиційно ускладнювала розгортання інференсу: вибір правильного рушія інференсу, оптимізацію розмірів батчів, налаштування розподілу пам'яті та тюнінг під конкретні апаратні конфігурації.[^6]

Кожен контейнер NIM містить найпотужніше програмне забезпечення NVIDIA для інференсу, включаючи Triton Inference Server та TensorRT-LLM, попередньо налаштовані для конкретних архітектур моделей.[^7] Розробники взаємодіють з NIM через галузеві стандартні API, які безпосередньо інтегруються з існуючими фреймворками додатків, такими як LangChain, LlamaIndex та Haystack.[^8] Контейнери надають ендпоінти, сумісні з OpenAI, що означає можливість переходу на NIM без переписування коду додатків.

Випуск NIM 1.4 у грудні 2024 року підняв продуктивність ще вище завдяки покращенням інференсу «з коробки», що забезпечують швидкість у 2,4 рази вищу за попередні версії.[^9] Бенчмарки NVIDIA показують, що NIM стабільно перевершує рушії інференсу з відкритим кодом у 1,5–3,7 рази в різних сценаріях, причому розрив збільшується при вищих рівнях конкурентності, характерних для корпоративних розгортань.[^10]

Підтримувані моделі та інфраструктура

NIM підтримує моделі, які підприємства реально використовують. Каталог включає сімейство Llama від Meta, варіанти Mistral та власні моделі Nemotron від NVIDIA, а в січні 2025 року було додано DeepSeek-R1 як попередній мікросервіс.[^11] Організації, що використовують дотюнінговані моделі, розгортають їх через мультимодельний контейнер NIM, який підтримує адаптери LoRA, натреновані за допомогою HuggingFace або NVIDIA NeMo.[^12]

Гнучкість інфраструктури вирішує реальну корпоративну проблему. NIM працює на системах DGX, DGX Cloud, сертифікованих NVIDIA системах та робочих станціях RTX.[^13] Команди можуть створювати прототипи на робочих станціях, валідувати на хмарних інстансах і розгортати в локальних дата-центрах без зміни коду інференсу.

Бенчмарки продуктивності, які мають значення

Корпоративні інфраструктурні команди зосереджуються на двох метриках понад усе: загальній вартості володіння, що вимірюється ціною за токен, та користувацькому досвіді, що вимірюється часом до першого токена (TTFT) та міжтокенною затримкою (ITL).[^14]

Покращення пропускної здатності та затримки

При роботі Llama 3.1 8B Instruct на одному GPU H100 SXM з 200 одночасними запитами NIM з точністю FP8 досягає:

Покращення пропускної здатності в 2,5 рази та 4-кратне прискорення TTFT безпосередньо перетворюються на економію витрат на інфраструктуру.[^15] Виконання того ж навантаження вимагає менше GPU, або існуючі парки GPU обробляють значно більше запитів.

Реальні корпоративні результати

Оголошення Cloudera у жовтні 2024 року про їхній сервіс ШІ-інференсу на базі NIM продемонструвало 36-кратне покращення продуктивності LLM з використанням прискорених обчислень NVIDIA.[^16] Ці результати досягаються завдяки оптимізації середовища виконання NIM, інтелектуальному представленню моделей та профілям оптимізації під конкретні навантаження, на внутрішню розробку яких підприємства інакше витратили б місяці.[^17]

Розгортання NIM у продакшен-середовищах

NVIDIA надає три шляхи розгортання залежно від організаційних вимог:

API Catalog: Команди починають з попередньо створених оптимізованих моделей безпосередньо з каталогу API NVIDIA на build.nvidia.com. Розробники тестують можливості інференсу без підготовки інфраструктури.[^18]

NGC Registry: Підприємства завантажують контейнери NIM з реєстру NGC від NVIDIA для розгортання на власній інфраструктурі. Контейнери містять усе необхідне для запуску оптимізованого інференсу.[^19]

Власні моделі: Мультимодельний сумісний контейнер NIM підтримує моделі HuggingFace та локально натреновані моделі, дозволяючи організаціям розгортати пропрієтарні або дотюнінговані моделі з перевагами оптимізації NIM.[^20]

Архітектура безпеки та відповідності

Підприємства, що розгортають ШІ, стикаються зі суворими вимогами безпеки, і NIM вирішує їх безпосередньо. Ліцензування NVIDIA AI Enterprise дозволяє розгортання в ізольованих середовищах, приватних хмарах або повністю локальних інсталяціях, зберігаючи безпеку, довіру та контроль над моделями з відкритим кодом.[^21]

Найкращі практики безпеки для розгортання NIM відповідають стандартній архітектурі веб-сервісів: налаштування TLS-термінації, правильна маршрутизація ingress та впровадження балансування навантаження.[^22] NVIDIA публікує підписи моделей для моделей, розміщених на NGC, та надає записи VEX для кореляції вразливостей з корпоративними системами безпеки.[^23] Можливості контролю доступу на основі ролей, шифрування та аудиту задовольняють вимоги відповідності в регульованих галузях.

Kubernetes-нативні операції

Репозиторій nim-deploy на GitHub надає референсні реалізації для продакшен-розгортань Kubernetes.[^24] Оператор NIM від NVIDIA керує життєвим циклом LLM NIM, Text Embedding NIM та Reranking NIM у кластерах Kubernetes.[^25]

RAG-пайплайн Cisco FlashStack демонструє перевірену корпоративну архітектуру, що запускає NIM на платформі Red Hat OpenShift Container Platform зі сховищем Portworx Enterprise.[^26] Референсний дизайн охоплює весь стек від постійного сховища до планування GPU.

Хвиля корпоративного впровадження

Великі технологічні постачальники інтегрували NIM у свої платформи протягом 2024 та початку 2025 року, створюючи численні варіанти розгортання для корпоративних клієнтів.

Інтеграції з хмарними провайдерами

AWS, Google Cloud та Microsoft Azure пропонують NIM через свої ШІ-платформи. SageMaker, Google Kubernetes Engine та Azure AI підтримують розгортання NIM, надаючи підприємствам гнучкість у виборі місця запуску навантажень інференсу.[^27]

Оголошення Oracle у березні 2025 року зробило NVIDIA AI Enterprise нативно доступним через консоль OCI, надаючи доступ до понад 160 ШІ-інструментів, включаючи мікросервіси NIM.[^28] Ця інтеграція демонструє, як гіперскейлери розглядають NIM як необхідну інфраструктуру для корпоративного ШІ.

Платформні партнерства

Red Hat опублікувала детальні інструкції щодо запуску NIM на OpenShift AI у травні 2025 року.[^29] Nutanix інтегрував NIM у GPT-in-a-Box 2.0, дозволяючи підприємствам створювати масштабовані GenAI-додатки по всьому підприємству та на периферії.[^30] VMware, Canonical та інші постачальники інфраструктури аналогічно підтримують розгортання NIM.

Корпоративні розгортання в продакшені

Список клієнтів читається як «хто є хто» технологічної індустрії. Lowe's використовує мікросервіси інференсу на базі NIM для покращення досвіду як працівників, так і клієнтів.[^31] Siemens інтегрував NIM з операційними технологіями для ШІ-навантажень на виробництві.[^32] Box, Cohesity, Datastax, Dropbox та NetApp — усі серед ранніх користувачів NIM.[^33]

Hippocratic AI, Glean, Kinetica та Redis розгортають NIM для забезпечення своїх навантажень генеративного ШІ-інференсу.[^34] Ці компанії обрали NIM, оскільки створення еквівалентних можливостей оптимізації внутрішньо вимагало б значних інженерних інвестицій та постійного обслуговування.

Де фізична інфраструктура зустрічається з програмною оптимізацією

NIM вирішує програмну задачу оптимізації інференсу, але розгортання NIM у масштабі вимагає фізичної інфраструктури, яка відповідає можливостям програмного забезпечення. GPU-кластери потребують належного розподілу електроживлення, систем охолодження та мережевої архітектури для підтримки пропускної здатності, яку забезпечує NIM.

Організації, що керують розгортаннями понад 10 000 GPU, стикаються зі складністю інфраструктури, яка зростає з масштабом. Мережа з 550 польових інженерів Introl спеціалізується саме на високопродуктивних обчислювальних розгортаннях, які вимагає інференс на базі NIM.[^35] Компанія посіла 14-те місце у рейтингу Inc. 5000 за 2025 рік із 9 594% трирічним зростанням, що відображає попит на професійні послуги з розгортання GPU-інфраструктури.[^36]

Розгортання NIM у глобальному масштабі вимагає покриття кількох регіонів. Introl працює у 257 локаціях у регіонах NAMER, EMEA, APAC та LATAM, розміщуючи інженерів там, де підприємствам потрібна підтримка GPU-інфраструктури.[^37] Незалежно від того, чи організації запускають інференс у Сінгапурі, Франкфурті чи Північній Вірджинії, експертиза у фізичній інфраструктурі визначає, чи теоретична продуктивність NIM перетворюється на реальну продакшен-пропускну здатність.

Перетин програмної оптимізації та фізичного розгортання найбільше важливий для навантажень інференсу. Тренувальні прогони допускають певну непослідовність інфраструктури, але інференс, що обслуговує користувацькі додатки, вимагає стабільної низьколатентної продуктивності. GPU-кластери, оптимізовані для NIM, потребують правильних конфігурацій стійок, оптоволоконних з'єднань з рейтингом для високопропускного обміну GPU-GPU та систем охолодження, що підтримують термічну стабільність під постійними навантаженнями інференсу.

Introl керує розгортаннями до 100 000 GPU з понад 40 000 миль оптоволоконної мережевої інфраструктури.[^38] Для підприємств, що розгортають NIM на сотнях чи тисячах GPU, професійне розгортання інфраструктури гарантує, що апаратне забезпечення працює на рівнях, які забезпечує програмна оптимізація NIM.

Побудова інфраструктури інференсу на 2025 рік і далі

NVIDIA продовжує розширювати можливості NIM. Січень 2025 року приніс нові мікросервіси інференсу для ШІ-охоронців через NVIDIA NeMo Guardrails, допомагаючи підприємствам покращити точність, безпеку та контроль агентних ШІ-додатків.[^39] Guardrails NIM відповідають на критичну корпоративну вимогу, оскільки ШІ-агенти переходять від експериментів до продакшену.

Партнерство з IBM у березні 2025 року розширило інтеграцію watsonx з NIM та представило ШІ-сервіси від IBM Consulting, що використовують NVIDIA Blueprints.[^40] Synopsys та NVIDIA оголосили про розширене багаторічне партнерство в грудні 2024 року, при цьому NVIDIA інвестувала 2 мільярди доларів для просування агентних ШІ-робочих процесів, що поєднують Synopsys AgentEngineer з мікросервісами NIM.[^41]

Економіка сприяє оптимізованому інференсу

Ринок ШІ-інференсу зростає, оскільки організації переводять моделі з розробки в продакшен. MarketsandMarkets прогнозує досягнення ринком 254,98 мільярда доларів до 2030 року зі зростанням CAGR 19,2%.[^42] Сервери ШІ-інференсу зокрема зростають з 24,6 мільярда доларів у 2024 році до прогнозованих 133,2 мільярда до 2034 року.[^43]

NIM захоплює цінність у

[Вміст скорочено для перекладу]