Die Echtzeit-KI-Performance hängt von Durchsatz, Latenz und Ausführungsort Ihrer Inferenz ab. Der RTX PRO 6000 Blackwell in der Akamai Cloud stellt mit 96 GB GDDR7 ECC-Speicher und 1.597 GBit/s Speicherbandbreite die für komplexe Reasoning-Sprachmodelle erforderliche Geschwindigkeit bereit.
Performance, die für die KI-Anforderungen in der Produktion konzipiert ist
- Erreichen Sie einen bis zu 1,63-fach höheren Inferenzdurchsatz als H100
- Unterstützt bis zu 24.240 Token pro Sekunde pro Server
- Steigern Sie den Durchsatz um das 1,32-Fache durch Wechsel von FP8 zu FP4
- Unterstützen Sie produktionsähnliche Anforderungen mit 100 parallelen Inferenzanfragen
- Führen Sie agentische KI, multimodale Apps, Vision AI und Medien-Workloads aus
Reservierung von Kapazitäten
Wenden Sie sich an Akamai, um GPU-Kapazitäten, Performance-Ziele, passgenaue Workloads und regionale Anforderungen zu besprechen.
Funktionsweise
Performance-Probleme machen sich erst beim Produktions-Traffic bemerkbar
Eine neue Studie bestätigt, was die meisten KI-Teams bereits spüren – die größte Herausforderung bei der Produktionsinferenz ist die Latenz bei Spitzenlasten. Mit der Akamai Cloud sind Sie immer einen Schritt voraus und führen die Inferenzen näher an Ihren Nutzern aus, um im entscheidenden Moment ein schnelleres, konsistentes Erlebnis zu ermöglichen.
Performance-Highlights
| Kundenbedürfnis | Akamai Cloud-Benchmark | Geschäftsergebnis |
|---|---|---|
| Skalierung der Inferenz unter Last | Bis zu 1,63-mal höherer Durchsatz als H100 bei 100 parallelen Anfragen | Bearbeitung von mehr KI-Anfragen, ohne dass dies eine leistungsfähigere, kostenintensivere GPU erfordert |
| Schnellere Antwortgenerierung | Bis zu 24.240 TPS pro Server | Verbesserung der Antwortgeschwindigkeit bei einer Vielzahl von KI-Anfragen |
| Niedrige Latenz trotz Parallelität | 94,45 ms TTFT bei 100 parallelen Anfragen | Schnellere First-Token-Antwort für Echtzeit-KI-Erlebnisse |
| Die Inferenz-Effizienz verbessern | 1,32-fache Durchsatzsteigerung durch Wechsel von FP8 zu FP4 | Mehr Output mit derselben GPU-Architektur |
| Unterstützung der Produktionsanforderungen | Für die Benchmark wurden 100 parallele Ausführungen mit 200 Input- und 200 Output-Token verwendet | Validierung der Performance anhand realistischer Prompt-Response-Workloads mit kurzer Reaktionszeit |
Entwickelt für KI-Anwendungen, bei denen Performance das Hauptanliegen ist
Mit der Akamai Cloud können Teams performancelastige KI-Workloads näher an Nutzern, Geräten und Datenquellen ausführen.