NVIDIA NIM 微服务架构：容器化标准交付优化的推理运行时 大家好，今天我们来深入探讨 NVIDIA NIM 微服务架构，以及它如何利用容器化标准来交付优化的推理运行时。 在当今 AI 驱动的世界中，模型推理的速度和效率至关重要。NVIDIA NIM 旨在解决大规模部署 AI 模型时面临的挑战，通过提供标准化的、高性能的推理微服务，简化 AI 应用的开发和部署流程。 1. AI 推理的挑战与机遇 在深入了解 NVIDIA NIM 之前，我们首先需要理解当前 AI 推理领域面临的挑战： 模型复杂性: 现代 AI 模型，尤其是深度学习模型，变得越来越复杂，计算量越来越大。 这对推理硬件和软件提出了更高的要求。 框架碎片化: 存在大量的深度学习框架（例如 TensorFlow、PyTorch、ONNX Runtime），每个框架都有自己的 API 和部署方式。 这使得跨框架部署模型变得困难。 硬件异构性: AI 应用需要部署在各种硬件平台上，包括 CPU、GPU 和专用加速器。 针对不同硬件进行优化需要大量的精力和专业知识。 部署复杂性: 将 AI 模型部署到生产环境需要解决许多问题， …