NVIDIA Dynamo 1.0在GTC发布，现已为DigitalOcean客户提供，推理性能提升7倍，成本降低。结合DigitalOcean的Agentic Inference Cloud，客户可高效部署，优化推理工作负载，支持GPU集群，提升吞吐量和降低延迟。

微软与NVIDIA推出Dynamo第二部分，旨在提升Azure Kubernetes Service上大语言模型的推理效率。新功能包括自动资源规划和动态扩展，帮助开发者快速配置GPU资源。Dynamo Planner Profiler与基于SLO的Dynamo Planner协同优化GPU分配，以满足流量变化下的服务水平目标。

Dynamo是一个开源框架，旨在高效管理大语言模型（LLM）的分布式推理。它将推理过程分为预填充和解码阶段，动态调配GPU资源，以应对需求波动，支持多种推理引擎，并能在Kubernetes上运行高性能AI工作负载，优化资源使用，降低延迟。

NVIDIA Dynamo通过与主要云服务提供商的集成及Kubernetes管理能力，支持企业进行多节点推理，提升性能与效率。其分离服务技术优化AI模型推理，在GPU集群中实现高效管理，帮助企业降低成本并加速推理服务。

AWS S3存储超过350万亿对象，数据量达10-100艾字节。其采用键值存储系统，性能优于传统文件系统。通过Dynamo技术分离元数据与文件内容，提升存取效率。S3架构基于微服务，支持每秒超过100万请求，确保高可用性和扩展性。

2025年3月19日，NVIDIA在加州圣荷西举行GTC 2025，CEO黄仁勋进行了2.5小时的演讲，探讨了AI的未来，包括生成AI、代理AI和物理AI的演变，以及新发布的Dynamo操作系统和Blackwell Ultra超级芯片。此外，NVIDIA展示了自主驾驶解决方案Halos，强调AI技术的快速进步，预示AI将成为更智能的助手和创作伙伴。

本文介绍了构建类似Dynamo的键值数据库的第二部分，重点在于通过TCP暴露API供客户端使用。设计要求包括可读性、简洁性和可扩展性。实现中定义了消息结构以支持请求跟踪，并通过解析消息构建命令（如Ping）。客户端发送Ping请求后，数据库返回'PONG'响应。