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Wählen Sie die richtige Cloud-GPU für Ihre Workload

Sprechen Sie mit Experten von Akamai über KI, Medien, Rendering und HPC

GPU-Beratung zur Eignung für Workloads, zu Performance und zum Budget

Nicht jede Workload benötigt dieselbe GPU. Akamai-Experten unterstützen Sie gern dabei, GPU‑Optionen zu vergleichen und den richtigen Bereitstellungspfad zu planen.

  • Passen Sie GPU‑Performance und -Speicher an Ihre Workload an.
  • Bewerten Sie dedizierte GPU- and LKE‑Bereitstellungsoptionen.
  • Besprechen Sie Kapazität, Regionen, Preise und Zeitpläne.
  • Planen Sie das Produktionswachstum, ohne unnötiges Geld für die Infrastruktur auszugeben.

Sprechen Sie mit einem Experten von Akamai

Kontaktieren Sie Akamai, um die Skalierung Ihrer Workloads, Nutzungsmuster, Regionen und Preisoptionen zu besprechen.
 

Funktionsweise

Woran arbeiten Sie?

Teilen Sie uns Ihren Anwendungsfall, die Art Ihrer Workloads, Ihre Performanceziele, die Regionen und den Zeitplan mit.

GPU-Optionen überprüfen

Akamai hilft bei der Bewertung der Eignung von GPUs für Workloads in den Bereichen KI-Inferenz, Medien, Rendering und Computing.

Bereitstellungspfad planen

Holen Sie sich von Akamai Beratung zur GPU-Auswahl, zu Preisen, Regionen, Kubernetes-Anforderungen und den nächsten Schritten.

Text vor einem blauen, abstrakten Muster, der auf eine neue Studie hinweist, wonach die GPU-/CPU-Kosten im Produktivbetrieb am schwersten vorherzusagen sind.

Nicht jede Workload benötigt dieselbe GPU

GPU-Kapazitätsplanung wird schwieriger, wenn Workloads in die Produktion übergehen. Experten von Akamai können Ihnen dabei helfen, die richtige GPU und Region sowie den richtigen Bereitstellungspfad für Ihre Workload und Ihr Budget zu finden.

Warum Akamai-GPUs

Anforderung

Vorteil von Akamai Cloud

Vorteile für den Kunden

Dedizierte GPU-Ressourcen

Starke, vorhersehbare Performance

Keine Engpässe bei gemeinsam genutzten Ressourcen

Die richtige GPU für die Workload

Auswahl zwischen Blackwell, Ada und Quadro

Performanceanforderungen mit dem Budget abgestimmt

Verteilte Wirtschaftlichkeit

Vorhersehbare Preise und geringe Egress-Kosten

Begrenzung der Infrastrukturausgaben

Kubernetes-Support

Hinzufügen von GPU-Knoten zu LKE-Clustern

Bereitstellung mit vertrauten Workflows

Flexible Verwaltung

Verwendung von UI, API, CLI und Entwicklertools

Integration der GPU in den bestehenden Betrieb

Flexibilität für Workloads

Unterstützung von KI, Medien, Rendering und HPC

Vermeidung von Überkäufen für den falschen Anwendungsfall

Finden Sie die richtige GPU für Ihre Workload

KI-Inferenz

Führen Sie agentenbasierte, multimodale und Echtzeit-Inferenz-Workloads mit GPU-Computing näher an den Nutzern und Daten aus.

Medienverarbeitung

Unterstützung für Livestreaming, Transkodierung, KI-basierte Hochskalierung und Video-Workloads mit hohem Durchsatz.

Rendering und Visualisierung

Schnellere 3D-Modellierung, Visualisierung, Rendering und Grafik-Workflows in Unternehmen.

High-Performance-Computing

Skalieren Sie rechenintensive Workloads für Datenverarbeitung, Simulationen und technische Anwendungen.