Come scegliere la GPU sull'Akamai Cloud più appropriata per i carichi di lavoro basati sull'AI

L'AI inferencing, l'elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale, l'analisi video, il rendering e la visualizzazione scientifica si basano tutti sulle GPU. La sfida è che non tutti i carichi di lavoro delle GPU sono uguali: alcuni richiedono una grande memoria per i modelli complessi, alcuni sono dominati dall'elaborazione video in tempo reale, mentre altri si basano su grafica, rendering, streaming 8K, transcoding o workflow di progettazione certificati.

L'Akamai Cloud supporta tutti questi carichi di lavoro con tre GPU NVIDIA tra cui scegliere per consentire ai clienti di adattare con precisione l'infrastruttura alle loro specifiche esigenze in termini di carichi di lavoro.

1. NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Server Edition

2. NVIDIA RTX™ 4000 Ada Generation

3. NVIDIA QuadroⓇ RTX 6000 (GPU legacy professionali)

Ciascuna di queste GPU è ottimale per diversi tipi di inferencing e carichi di lavoro grafici. Scegliere la GPU giusta massimizza le performance, controlla i costi ed elimina il provisioning eccessivo.

La GPU di classe server NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition è basata sull'architettura Blackwell di NVIDIA per offrire un'ampia memoria e un'elevata capacità di elaborazione parallela. Questa scheda è stata progettata per potenziare l'AI inferencing approvato in fase di produzione, l'ottimizzazione, lo streaming 8K, il transcoding e i carichi di lavoro di visualizzazione ad alta fedeltà.

La GPU professionale di classe workstation NVIDIA RTX 4000 Ada Generation è basata sull'architettura Ada Lovelace di NVIDIA. Questa scheda offre un prezzo e performance eccezionali, un equilibrio tra performance grafiche, accelerazione dell'intelligenza artificiale, efficienza energetica e fattore di forma compatto, oltre a moderni workflow video AV1.

Le GPU NVIDIA quadro serie RTX rimangono una soluzione che fa parte della gamma di GPU professionali di NVIDIA. Le GPU Quadro sono ampiamente utilizzate nei workflow certificati di progettazione, CAD e visualizzazione e offrono stabilità a lungo termine e una certificazione ISV (Independent Software Vendor) completa.

Scegliere la GPU giusta significa utilizzare la GPU più appropriata per i vostri specifici carichi di lavoro e dati.  NVIDIA fornisce esempi e descrizioni efficaci per semplificare la scelta della GPU giusta. 

Blackwell è particolarmente adatto per l'agentic AI, l'ottimizzazione, il gaming e lo streaming 8K, il transcoding accelerato tramite hardware, l'intelligenza artificiale fisica, il computing scientifico, il rendering, la grafica 3D e le applicazioni video. Le GPU della generazione Ada sono ideali per la modellazione 3D, il rendering, la creazione di video e i moderni workflow di transcoding AV1. Le GPU Quadro sono ottimali per gli ambienti certificati di grafica professionale.

I punti di forza di queste GPU sono ancora più evidenti se vengono utilizzate sul cloud distribuito di Akamai per soddisfare la natura localizzata e distribuita di questi carichi di lavoro. L'AI conversazionale interagisce con gli utenti di tutto il mondo. I sistemi di visione artificiale elaborano il video dove viene generato. Le capacità di rendering, simulazione e visualizzazione vengono utilizzate da team distribuiti a livello globale. 

Mantenere tutti questi carichi di lavoro più vicini all'utente migliora le performance, aumenta la soddisfazione dei clienti e riduce i costi.

Un modo utile per scegliere tra le GPU disponibili sull'Akamai Cloud è iniziare a guardare le descrizione fornite da NVIDIA per i carichi di lavoro progettati allo scopo di accelerare e supportare ciascuna GPU.

NVIDIA definisce la GPU RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition come appropriata per accelerare i carichi di lavoro che comprendono l'AI inferencingl'ottimizzazione, l'agentic AI, l'intelligenza artificiale fisica, il computing scientifico, il rendering, la grafica 3D e le applicazioni video. NVIDIA raggruppa questi elementi perché questa classe di GPU è progettata per gestire le pipeline di inferencing di grandi dimensioni, l'ottimizzazione dei modelli, il supporto dei titoli AAA 8K e il sottocampionamento della crominanza 8K, oltre ad attività visive e di simulazione ad alta fedeltà negli ambienti di produzione.

Le GPU RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition sono disponibili in piani a 1, 2 e 4 schede. Ulteriori informazioni.

La GPU RTX 4000 Ada Generation è ideale per la modellazione 3D, il rendering complesso, la creazione e lo streaming di contenuti video. È, inoltre, ideale per la generazione di immagini basati sull'intelligenza artificiale e l'AI inferencing per modelli linguistici di piccole dimensioni (SLM). Queste caratteristiche riflettono il ruolo di questa GPU come workstation professionale per workflow di visualizzazione, grafici e multimediali, con l'ulteriore vantaggio apportato dai core Tensor che possono accelerare l'AI inferencing all'interno di questi workflow.

Le GPU Quadro sono considerate da NVIDIA ideali per la grafica professionale, il CAD, la visualizzazione di progettazione e le pipeline di rendering certificate. Le GPU Quadro rimangono un sinonimo di ambienti grafici stabili e certificati, come quelli utilizzati nei settori della progettazione e dell'ingegneria.

L'utilizzo di queste descrizioni dei carichi di lavoro NVIDIA come guida semplifica la scelta della GPU più appropriata per la vostra applicazione (Tabella).

Tabella di confronto Come scegliere la GPU giusta per i vostri carichi di lavoro

Gli esempi di carichi di lavoro di NVIDIA per RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition si allineano strettamente con i tipi di carichi di lavoro che vengono favoriti dall'architettura distribuita di Akamai Cloud. Questi carichi di lavoro ad elevato utilizzo delle GPU sono sensibili alla latenza, ad uso intensivo di dati e spesso distribuiti in varie aree geografiche per loro natura.

I sistemi dell'agentic AI consentono di inserire testo, immagini e altri input provenienti dagli utenti in tempo reale. Il sistema deve rispondere rapidamente e spesso funzionare come parte di un'experience di applicazione in tempo reale.

NVIDIA sottolinea come l'intelligenza artificiale sia un carico di lavoro primario per Blackwell grazie alla sua capacità di sostenere e scalare l'inferencing con throughput elevato con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e modelli multimodali che richiedono decine di gigabyte di memoria della GPU per l'inferencing. Se questi sistemi vengono eseguiti sul cloud distribuito di Akamai, l'inferencing si avvicina maggiormente agli utenti, riducendo la latenza e accelerando i tempi di risposta per le interazioni conversazionali e multimodali nelle varie aree geografiche.

È a questo punto che si alleano Blackwell e un cloud distribuito: la GPU sull'Akamai Cloud gestisce la scalabilità del modello e il carico di inferencing, mentre Akamai offre la prossimità agli utenti e la portata globale.

I carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale fisica coinvolgono flussi video ad alta risoluzione, telecamere, sensori e i continui input visivi provenienti dal mondo reale. Questi input vengono generati sull'edge, non in un data center centrale.

Le GPU di Blackwell sono in grado di elaborare grandi input visivi, eseguire in modo efficiente il complesso inferencing visivo ed effettuare il transcoding di flussi video ad alta risoluzione in tempo reale, rendendoli ideali per l'intelligenza artificiale fisica. Se associati all'infrastruttura distribuita di Akamai, i dati di sensori e video possono essere elaborati più vicini al punto in cui vengono creati invece di essere reindirizzati ad un'area distante.

Il cloud distribuito di Akamai riduce i costi legati alla larghezza di banda, abbassa la latenza per i processi decisionali, mantiene i dati elaborati entro i limiti geografici richiesti e, infine, consente di eseguire il monitoraggio e l'analisi in tempo reale su larga scala.

NVIDIA raggruppa insieme le applicazioni di computing scientifico, rendering, grafica 3D e video perché si tratta di carichi di lavoro paralleli ad uso intensivo di memoria che traggono vantaggio dall'ampia memoria della GPU e dagli avanzati core RT e Tensor.

Questi carichi di lavoro spesso supportano team distribuiti, visualizzazione remota, gemelli digitali, ambienti di simulazione e pipeline video a cui è necessario accedere a livello globale.

L'esecuzione del computing scientifico sulle GPU Blackwell all'interno del cloud distribuito di Akamai consente di distribuire output di grafica, rendering e simulazione ad alta fedeltà in posizioni più vicine a utenti, progettisti, ingegneri e operatori senza richiedere GPU farm centralizzate.