llm-wiki wiki · entities 2026-10-11

NVIDIA Dynamo 是 engine 上方可模块化采用的分布式 serving runtime,协调请求路由、worker 发现、P/D、KV transfer 与容量控制;模型前向和本地 KV 仍由 vLLM、SGLang 等 backend engine 负责。

当前核验(2026-10-03)

核验 release 为 v1.5.0,发布于 2026-09-21(GitHub UTC 日期)。其依赖矩阵固定 vLLM 0.28.0、SGLang 0.5.18;vllm 和 sglang 的独立最新版不自动具备兼容性。该版本还将 AIConfigurator 更名为 AISimulate,升级规划工具时应检查新包与 CLI。

src-dynamo-architecture 保存较早的文档与实现分析。下文引用的 dev 文档是本次核验时看到的架构边界,不能把它的全部配置或默认值外推为 v1.5.0 的保证。

架构与状态边界

路径 主要职责
Request plane Frontend / Router 接收与协调请求,backend workers 执行;P/D 模式传递阶段结果与 transfer metadata
Discovery / event plane 发现 worker,传播 KV events 和运行信号,支持路由与观测
Control connections Planner 根据指标更新期望 worker 数;Kubernetes Operator 负责收敛资源和生命周期
KV 数据路径 engine 维护本地 KV,所选 connector / transport 协调实际跨 worker 传输

以上区分依据 Dynamo dev 架构文档。请求、事件和控制连接可使用不同机制;Operator 不逐请求选点,locality index 也不代替 engine KV 数据。

disaggregated-serving 的 prefill/decode 是服务角色;backend 内部 TP/PP/EP/DP 是执行并行方式。选择角色池规模与选择单个 worker 内的并行拓扑是不同决策,最终都需用 llm-serving-performance 的目标负载验证。

KVBM 迁移边界

[!warning] Conflict
KVBM 在 v1.5.0 已被标记为 deprecated,目标在 v1.6.0 移除;host/disk offload 应转向 engine-native integrations。早期 KV Cache Runner(KVCR)面向跨节点 KV sharing,不是 KVBM 的直接替代品。官方 v1.5.0 迁移说明

src-dynamo-architecture 是其分析时点的整体架构快照,包含缓存、传输与 offload 的一般设计;当前 KVBM 状态与迁移应以上述官方说明为准。kv-cache-offload 进一步区分数据副本、tier residency、外部索引和直接 P/D transfer。

适用与采用成本

与同类及模块地图的关系

dynamo-inference-request-flow 分别画出 vLLM/SGLang 的 aggregated 与 P/D 路径,并把 Distributed Runtime 的 request/event/discovery planes、KV-aware selection 与 NIXL payload transfer 分开。四个基础组合在当前官方文档中均有明确路径,feature pairing 仍按 backend matrix 单独核验。

llm-d 更围绕 Kubernetes Proxy/EPP、InferencePool 和 Model Server 组合;gateway-api-inference-extension 提供入口选点契约;kserve / ome 聚焦模型服务生命周期。它们和 Dynamo 可能组合,采用前要明确哪些组件拥有路由、KV transfer 和扩缩写入权。

Dynamo 在 M4 位于分布式 runtime 层,并提供可选控制组件。职责见 llm-inference-serving-project-map,组合与运维成本见 llm-serving-engine-selection-map。