Dynamo分布式推理服务框架，Rust编写的高吞吐低延迟AI模型部署方案

Dynamo：数据中心级分布式推理服务框架

你是否曾为大型语言模型超出单GPU内存和算力极限而烦恼？Dynamo的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个用Rust编写的高吞吐量、低延迟推理框架，专为在多节点分布式环境中服务生成式AI和推理模型而设计。本文将带你全面了解这个潜力新星。

截至收录：
Dynamo项目stars数：5091
Dynamo项目forks数：615

Dynamo项目目录截图

Dynamo项目核心亮点

🚀 极致性能：采用Rust编写核心组件，结合NIXL加速数据传输，显著降低推理响应时间。
🔀 解耦式服务：支持预填充和解码推理分离，最大化GPU吞吐量，在吞吐量和延迟之间实现最佳平衡。
🧠 智能调度：提供动态GPU调度和LLM感知请求路由，消除不必要的KV缓存重新计算。
🔌 引擎无关：支持TRT-LLM、vLLM、SGLang等多种推理引擎，提供灵活的部署选择。

Dynamo项目快速开始

只需几步，你就能在本地运行起Dynamo：

1. 环境准备：

   # 安装uv包管理器
   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   # 启动etcd和NATS
   docker compose -f deploy/docker-compose.yml up -d

2. 安装Dynamo：

   uv venv venv
   source venv/bin/activate
   uv pip install "ai-dynamo[sglang]"  # 可选择vllm、trtllm等引擎

3. 启动服务：

   # 启动前端服务
   python -m dynamo.frontend --http-port 8000
   # 启动推理引擎
   python -m dynamo.sglang --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B

Dynamo项目应用场景

场景一：大规模模型部署：企业可以使用Dynamo在多节点GPU集群上部署千亿参数级别的大语言模型，实现高效的分布式推理。
场景二：多租户推理服务：云服务提供商能够利用Dynamo的动态调度功能，为多个客户提供稳定的推理服务，同时优化资源利用率。
场景三：生产级AI应用：开发团队可以基于Dynamo构建高可用的AI应用，享受其提供的OpenAI兼容API和完整的监控能力。
用户案例：NVIDIA官方使用Dynamo在Blackwell GPU上部署openai/gpt-oss-120b模型，展示了其在数据中心级部署中的强大能力。

Dynamo项目链接

ai-dynamo / dynamo项目地址：https://github.com/ai-dynamo/dynamo

本文地址：https://www.tgoos.com/13981