La maggior parte dell'architettura cloud tradizionale è centralizzata, quindi si basa su enormi data center situati lontano dall'utente medio. Se un'app basata sull'intelligenza artificiale è centralizzata, ogni richiesta deve percorrere centinaia o migliaia di chilometri e tornare indietro. Questo lungo percorso crea una latenza fisica. Per applicazioni in tempo reale come assistenti vocali o chatbot, anche un ritardo di 100 ms può rendere l'interazione incoerente e meccanica.
I cloud centralizzati rallentano le performance delle app basate sull'intelligenza artificiale? Trasferisci i carichi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale nel cloud progettato per favorire la velocità.
L'Akamai Cloud offre un AI inferencing basate sulle GPU su un'infrastruttura distribuita a livello globale per offrire le performance dell'intelligenza artificiale in tempo reale di cui la tua azienda bisogno per competere sul mercato. Crea, distribuisci e scala le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale più velocemente sulla nostra piattaforma aperta e intuitiva per gli sviluppatori, con prezzi prevedibili e una sicurezza integrata.
Le experience delle app in tempo reale richiedono un AI inferencing ultra-veloce sull'edge. L'Akamai Cloud l'ha già realizzato.
Il computing decentralizzato rimuove la distanza fisica tra modelli e utenti per consentire alle applicazioni di fornire risposte più rapide.
Lo stato dell'AI inferencing: il 50% dell'AI non riesce a gestire i picchi di carico
Scopri i dati relativi ai problemi di latenza e come le organizzazioni utilizzano il computing distribuito per scalare il ROI dell'intelligenza artificiale in fase di produzione.
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Domande frequenti (FAQ)
Domande frequenti (FAQ)
No, in realtà, di solito li abbassa. I cloud centralizzati, spesso, richiedono elevati costi di uscita per spostare i dati dal loro ecosistema, invece l'architettura sull'edge riduce al minimo questi costi rispetto ai provider dei servizi cloud tradizionali.
Sì. Akamai offre la flessibilità necessaria per eseguire modelli di qualsiasi dimensione, dall'ottimizzazione delle versioni specializzate alla creazione di cluster personalizzati progettati per carichi di lavoro su larga scala.
La sicurezza è integrata nel nostro tessuto distribuito. Poiché l'inferencing si verifica più vicino all'utente, spesso i dati sensibili non devono attraversare l'Internet pubblico per passare ad un data center distante. Questa struttura dispone di un livello di protezione DDoS AI-native e della sicurezza Zero Trust per proteggere sia i modelli che gli utenti.
I cloud centralizzati non sono ideali per l'intelligenza artificiale in tempo reale, quindi l'innovazione è fondamentale per avvicinare la potenza delle GPU agli utenti in modo da offrire risposte in millisecondi e garantire che la scalabilità rimanga veloce, sicura e conveniente.