Wählen Sie die richtige GPU in der Akamai Cloud für Ihre KI-Workload

KI-Inferenz, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computervision, Videoanalyse, Rendering und wissenschaftliche Visualisierung basieren alle auf GPUs. Die Herausforderung besteht darin, dass nicht alle GPU-Workloads gleich sind. Einige benötigen viel Speicher für komplexe Modelle. Einige werden von der Videoverarbeitung in Echtzeit dominiert. Andere bestehen aus Grafik, Rendering, 8K-Streaming, Transcoding oder zertifizierten Design-Workflows.

Die Akamai Cloud unterstützt all diese Workloads mit drei NVIDIA-GPU-Optionen, sodass Kunden die Infrastruktur exakt an ihre spezifischen Workload-Anforderungen anpassen können.

1. NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Server Edition

2. NVIDIA RTX™ 4000 Ada Generation

3. NVIDIA QuadroⓇ RTX 6000 (ältere professionelle GPUs)

Jede dieser GPUs zeichnet sich durch unterschiedliche Arten von Inferenzen und Grafik-Workloads aus. Die Wahl der richtigen GPU maximiert die Performance und Kosteneffizienz ohne Überbereitstellung.

Die NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition ist eine Server-GPU, die auf der Blackwell-Architektur von NVIDIA basiert und über sehr großen GPU-Speicher sowie hohe Parallelverarbeitungskapazität verfügt. Sie dient zur Versorgung von nachhaltigen Produktions-KI-Inferenzen, Feinabstimmung, 8K-Streaming, Transcoding und High-Fidelity-Visualisierungworkloads.

Die NVIDIA RTX 4000 Ada-Generation ist eine professionelle GPU für Workstations, die auf der Ada-Lovelace-Architektur von NVIDIA basiert. Sie bietet ein hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis, eine ausgewogene Grafikperformance, KI-Beschleunigung, Energieeffizienz und einen kompakten Formfaktor sowie moderne AV1-Video-Workflows.

Die GPUs der NVIDIA Quadro RTX-Serie sind eine Lösung in der professionellen GPU-Produktreihe von NVIDIA. Quadros werden häufig in zertifizierten Konstruktions-, CAD- und Visualisierungsworkflows verwendet und bieten langfristige Stabilität und umfassende ISV-Zertifizierung (Independent Software Vendor).

Bei der Auswahl der richtigen GPU kommt es darauf an, die richtige GPU für Ihre spezifische Workload und Ihre Daten auszuwählen.  NVIDIA bietet durchdachte Beispiele und Beschreibungen, um die GPU-Auswahl zu erleichtern. 

Blackwell ist gut geeignet für agentische KI-Anwendungen, Feinabstimmung, Gaming und Streaming in 8K, hardwarebeschleunigtes Transcoding, physische KI-Anwendungen, wissenschaftliche Berechnungen, Rendering, 3D-Grafik und Videoanwendungen. Die GPUs der Ada-Generation eignen sich am besten für 3D-Modellierung, Rendering, Videoerstellung und moderne AV1-Transcoding-Workflows. Quadro-GPUs sind die bewährten Grafikprozessoren für zertifizierte professionelle Grafikumgebungen.

Die Stärken dieser GPUs sind noch ausgeprägter, wenn sie in der verteilten Cloud von Akamai verwendet werden, um die lokalisierte und verteilte Natur dieser Workloads zu erfüllen. Kommunikative KI interagiert mit Nutzern auf der ganzen Welt. Computer-Bildverarbeitungssysteme verarbeiten Videos dort, wo sie erzeugt werden. Rendering, Simulationen und Visualisierung werden von global verteilten Teams genutzt. 

Wenn Sie all diese Workloads näher am Nutzer bereitstellen, verbessern Sie die Performance und Kundenzufriedenheit und senken gleichzeitig die Kosten.

Eine hilfreiche Möglichkeit, zwischen den GPU-Optionen auf der Akamai Cloud zu wählen, sind die Beschreibungen der Workloads von NVIDIA, die jede GPU beschleunigen und unterstützen soll.

NVIDIA beschreibt die RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition als passend für die Beschleunigung von Workloads für KI-Inferenz, Feinabstimmung, agentische KI, physische KI, wissenschaftliche Datenverarbeitung, Rendering, 3D-Grafik und Videoanwendungen. NVIDIA fasst diese Workloads zusammen, da diese GPU-Klasse große Inferenzpipelines, Modellfeinabstimmung, 8K-AAA-Titel-Unterstützung und 8K-Farbunterabtastung sowie hochauflösende visuelle und Simulationsaufgaben in Produktionsumgebungen verarbeitet.

RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs sind mit 1, 2 und 4 Grafikkarten verfügbar. Weitere Informationen

Die RTX 4000 Ada-Generation ist ideal für 3D-Modellierung, komplexes Rendering sowie die Erstellung und das Streamen von Videoinhalten. Sie eignet sich auch hervorragend für die Generierung von KI-Bildern und Inferenz für kleine Sprachmodelle (SLMs). Dies spiegelt ihre Rolle als leistungsstarke, professionelle Workstation-GPU für Visualisierungs-, Grafik- und Multimedia-Workflows wider, mit dem zusätzlichen Vorteil von Tensor-Kernen, die die KI-Inferenz innerhalb dieser Workflows beschleunigen können.

Quadro-GPUs wurden von NVIDIA für professionelle Grafikworkflows, CAD, Designvisualisierung und zertifizierte Rendering-Pipelines entwickelt. Quadro ist nach wie vor ein Synonym für stabile, zertifizierte Grafikumgebungen, die in der Konstruktions- und Designbranche zum Einsatz kommen.

Die Verwendung dieser NVIDIA-Workload-Beschreibungen als Leitfaden erleichtert die Zuordnung Ihrer Anwendung zur richtigen GPU (Tabelle).

Vergleichstabelle: Die richtige GPU für Ihre Workload

Die eigenen Workload-Beispiele von NVIDIA für die RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition stimmen mit den Arten von Workloads überein, die gut mit der verteilten Architektur der Akamai Cloud funktionieren. Diese GPU-intensiven Workloads sind latenzempfindlich, datenintensiv und oft von Natur aus geografisch verteilt.

Agentische KI-Systeme nehmen Text, Bilder und andere Eingaben von Nutzern in Echtzeit auf. Das System muss schnell reagieren und häufig im Rahmen einer Live-Anwendung funktionieren.

NVIDIA hebt die agentische KI als primäre Workload für Blackwell hervor, da sie Inferenzen mit hohem Durchsatz mit großen Sprachmodellen (LLMs) und multimodalen Modellen aufrechterhalten und skalieren kann, die Dutzende Gigabytes an GPU-Speicher für die Inferenz erfordern. Wenn diese Systeme in der verteilten Cloud von Akamai ausgeführt werden, sind sie näher an den Nutzern, wodurch die Latenz reduziert und die Reaktionsfähigkeit für Konversationen und multimodale Interaktionen in verschiedenen Regionen beschleunigt wird.

Dort ergänzen sich Blackwell und eine verteilte Cloud perfekt. Die GPU in der Akamai Cloud kümmert sich um die Skalierung des Modells und die Inferenzlast. Akamai sorgt für Nähe zu Nutzern und globale Reichweite.

Physische KI-Workloads umfassen hochauflösende Videostreams, Kameras, Sensoren und kontinuierliche visuelle Daten aus der echten Welt. Diese Eingaben werden an der Edge und nicht in einem zentralen Rechenzentrum generiert.

Blackwell-GPUs können große visuelle Eingaben verarbeiten, komplexe Vision-Inferenz effizient ausführen und hochauflösende Videostreams in Echtzeit transkodieren, wodurch sie ideal für physische KI sind. In Verbindung mit der verteilten Infrastruktur von Akamai können Video- und Sensordaten näher an dem Ort verarbeitet werden, an dem sie erstellt werden, anstatt in eine entfernte Region zurücktransportiert zu werden.

Die verteilte Cloud von Akamai senkt die Bandbreitenkosten, verringert die Latenz bei der Entscheidungsfindung, sorgt dafür, dass die Daten innerhalb der erforderlichen geografischen Grenzen verarbeitet werden, und ermöglicht skalierbare Echtzeitüberwachung und Analysen.

NVIDIA fasst wissenschaftliche Computing-, Rendering-, 3D-Grafik- und Videoanwendungen zusammen, da es sich um speicherintensive parallele Workloads handelt, die von großem GPU-Speicher und erweiterten RT- und Tensor-Kernen profitieren.

Diese Workloads unterstützen häufig verteilte Teams, Remote-Visualisierung, digitale Zwillinge, Simulationsumgebungen und Video-Pipelines, auf die weltweit zugegriffen werden muss.

Mit dem wissenschaftlichen Computing auf Blackwell-GPUs in der verteilten Cloud von Akamai können Grafiken, Rendering und Simulationen näher an den Nutzern, Designern, Ingenieuren und Betreibern bereitgestellt werden, ohne dass zentralisierte GPU-Farmen erforderlich sind.