Elegir la GPU de Akamai Cloud adecuada para la carga de trabajo de IA

La inferencia de IA, el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial, el análisis de vídeo, la renderización y la visualización científica dependen de las GPU. El reto reside en que no todas las cargas de trabajo de GPU son iguales. Algunas requieren una gran memoria para modelos complejos. Otras están dominadas por el procesamiento de vídeo en tiempo real. Y otras se basan en gráficos, renderización, streaming 8K, transcodificación o flujos de trabajo de diseño certificado.

Akamai Cloud admite todas estas cargas de trabajo con tres opciones de GPU NVIDIA, lo que permite a los clientes adaptar la infraestructura de forma precisa a sus necesidades de carga de trabajo específicas.

1. NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Server Edition

2. NVIDIA RTX™ 4000 Ada Generation

3. NVIDIA QuadroⓇ RTX 6000 (GPU profesionales de anterior generación)

Cada una de estas GPU destaca en diferentes tipos de inferencia y cargas de trabajo de gráficos. Elegir la más adecuada optimiza el rendimiento, controla los costes y elimina el exceso de aprovisionamiento.

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition es una GPU de clase servidor basada en la arquitectura Blackwell de NVIDIA con una gran memoria de GPU y una excelente capacidad de procesamiento en paralelo. Diseñada para impulsar una inferencia de IA de producción sostenida, para ajuste preciso, streaming 8K, transcodificación y cargas de trabajo de visualización de alta fidelidad.

NVIDIA RTX 4000 Ada Generation es una GPU profesional de clase estación de trabajo basada en la arquitectura Ada Lovelace de NVIDIA. Ofrece un precio y un rendimiento excepcionales, un equilibrio entre rendimiento gráfico, aceleración de IA, eficiencia energética y formato compacto, y unos flujos de trabajo de vídeo AV1 modernos.

Las GPU de la serie NVIDIA Quadro RTX siguen siendo una solución de la gama de GPU profesionales de NVIDIA. Las GPU Quadro se utilizan principalmente para flujos de trabajo de diseño certificado, CAD y visualización, y ofrecen estabilidad a largo plazo y certificación completa de proveedor de software independiente (ISV).

Elegir la GPU adecuada consiste en encontrar la que sea ideal para la carga de trabajo y los datos específicos.  NVIDIA proporciona ejemplos y descripciones bien pensados para facilitar la selección de su GPU. 

Blackwell es muy adecuada para la IA agéntica, el ajuste preciso, los videojuegos y el streaming 8K, la transcodificación acelerada por hardware, la IA física, la computación científica, la renderización, los gráficos 3D y las aplicaciones de vídeo. Las GPU ADA Generation son las mejores para el modelado en 3D, la renderización, la creación de vídeo y los flujos de trabajo modernos de transcodificación en AV1. Las GPU Quadro son las GPU probadas para entornos gráficos profesionales certificados.

Los puntos fuertes de estas GPU son aún mayores cuando se utilizan en la nube distribuida de Akamai para satisfacer la naturaleza localizada y distribuida de estas cargas de trabajo. La IA conversacional interactúa con usuarios de todo el mundo. Los sistemas de visión artificial procesan el vídeo donde se genera. Equipos distribuidos por todo el mundo utilizan la renderización, la simulación y la visualización. 

Mantener todas estas cargas de trabajo más cerca del usuario mejora el rendimiento, la satisfacción del cliente y reduce los costes.

Una forma práctica de elegir entre las opciones de GPU en Akamai Cloud es empezar por cómo la propia NVIDIA describe las cargas de trabajo que cada GPU puede acelerar y admitir por diseño.

NVIDIA posiciona la RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition como la adecuada para acelerar cargas de trabajo como la inferencia de IA, el ajuste preciso, la IA agéntica, la IA física, la computación científica, la renderización, los gráficos 3D y las aplicaciones de vídeo. NVIDIA los agrupa porque esta clase de GPU ha sido diseñada para gestionar grandes procesos de inferencia, ajuste preciso de modelos, compatibilidad con títulos AAA 8K y submuestreo de crominancia 8K, junto con tareas visuales y de simulación de alta fidelidad en entornos de producción.

Las GPU RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition están disponibles en planes de 1, 2 y 4 tarjetas. Más información.

La RTX 4000 Ada Generation es ideal para el modelado en 3D, la renderización compleja y la creación y streaming de contenido de vídeo. También es ideal para la generación de imágenes de IA y la inferencia para modelos de lenguaje pequeños (SLM). Esto refleja su papel como potente GPU de estación de trabajo profesional para flujos de trabajo de visualización, gráficos y multimedia, con la ventaja añadida de los núcleos Tensor, que pueden acelerar la inferencia de IA dentro de esos flujos de trabajo.

NVIDIA ha posicionado las GPU Quadro para gráficos profesionales, CAD, visualización de diseños y procesos de renderización certificados. Quadro sigue siendo sinónimo de entornos gráficos certificados estables para los sectores de la ingeniería y el diseño.

El uso de estas descripciones de cargas de trabajo de NVIDIA como guía facilita asignar su aplicación a la GPU adecuada (tabla).

Tabla comparativa: Elegir la GPU correcta para su carga de trabajo

Los ejemplos de carga de trabajo propios de NVIDIA para RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition se alinean estrechamente con los tipos de cargas de trabajo que prosperan en la arquitectura distribuida de Akamai Cloud. Estos cargas de trabajo de uso intensivo de la GPU son sensibles a la latencia, consumen muchos datos y a menudo están geográficamente distribuidas por naturaleza.

Los sistemas de IA agéntica ingieren texto, imágenes y otras entradas de los usuarios en tiempo real. El sistema debe responder rápidamente y, a menudo, ser parte de una experiencia de aplicación en directo.

NVIDIA destaca la IA agéntica como una carga de trabajo principal para Blackwell debido a su capacidad para mantener y escalar la inferencia de alto rendimiento con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y modelos multimodales que requieren decenas de gigabytes de memoria de GPU para la inferencia. Cuando estos sistemas se ejecutan en la nube distribuida de Akamai, la inferencia se produce más cerca de los usuarios, lo que reduce la latencia y acelera la capacidad de respuesta para las interacciones conversacionales y multimodales entre regiones.

Aquí es donde Blackwell y una nube distribuida se alinean. La GPU de Akamai Cloud gestiona la escala del modelo y la carga de inferencia. Akamai ofrece proximidad a los usuarios y alcance global.

Las cargas de trabajo de IA física requieren un streaming de vídeo de alta resolución, cámaras, sensores y entradas visuales continuas del mundo real. Estas entradas se generan en el Edge, no en un centro de datos centralizado.

Las GPU Blackwell son capaces de procesar grandes entradas visuales, ejecutar inferencia de visión compleja de forma eficaz y transcodificar streams de vídeo de alta resolución en tiempo real, lo que las convierte en la solución ideal para la IA física. Cuando se combina con la infraestructura distribuida de Akamai, los datos de vídeo y de sensores pueden procesarse más cerca del lugar donde se generan, en lugar de ser reenviados a una región distante.

La nube distribuida de Akamai reduce los costes de ancho de banda, disminuye la latencia para la toma de decisiones, mantiene los datos procesados dentro de los límites geográficos requeridos y permite la supervisión y el análisis en tiempo real a escala.

NVIDIA agrupa las aplicaciones de computación científica, renderización, gráficos en 3D y vídeo porque todas ellas son cargas de trabajo paralelas que consumen mucha memoria y se benefician de una gran memoria de GPU y de núcleos RT y Tensor avanzados.

Estas cargas de trabajo suelen admitir equipos distribuidos, visualización remota, gemelos digitales, entornos de simulación y procesos de vídeo a los que se debe acceder de forma global.

La ejecución de la computación científica en las GPU Blackwell dentro de la nube distribuida de Akamai permite ofrecer gráficos, renderización y resultados de simulación de alta fidelidad más cerca de los usuarios, diseñadores, ingenieros y operadores sin necesidad de clústeres de GPU centralizados.