- 手頃で、予測可能なGPU価格
- LKEを使用して、マネージド型KubernetesクラスターにGPUノードを追加
- UI、API、CLI、開発者ツールの統合により、インフラを柔軟に管理できます
- Akamai Cloudを活用することで、エグレス（出方向の通信）コストを最大90%削減可能（多くのリージョンでは1GBあたり0.005米ドル）
- カスタムイメージやTerraformプロバイダーなどを使用して、CI／CDパイプラインを設定します
- 始めるには、ドキュメントのフルサポートにアクセスして、NVIDIA CUDAツールキットをインストールしてください
- Shared CPUまたはDedicated CPUインスタンスのサイズをGPUインスタンスに簡単に変更可能
- 毎日、毎週、隔週の自動スナップショットでデータを保持するよう、Backupsを設定可能
- すべてのお客様が、年中無休24時間体制のEメールと電話によるサポートをご利用いただけます
ワークロードと予算に合った適切なクラウドGPUを展開可能
インフラの予算を浪費することなく、計算負荷の高いワークロードをAkamaiのGPUクラウドサービスを通じて持続的にテストし、拡張できます。Akamai Cloudなら、お客様のワークロードに最適なGPUを選択できます。必要に応じて、クラウドベースのGPUを簡単に展開できます。予測可能な価格設定と低コスト出力により、コストの管理と機械学習、AIワークロード、データ処理、その他のハイパフォーマンスコンピューティングの拡張を安心して行えます。
Akamai GPUでAI戦略を加速
大規模に低レイテンシーを実現するように設計された、グローバルに分散されたGPUコンピューティングを活用し、AI推論を強化します。
Akamai GPUを使用してビジョンを強化
Akamai GPUが選ばれる理由
特長
Akamai GPUのユースケース
エージェント型AIとマルチモーダルAIワークロード
反応型チャットボットから、多段階推論と独立タスク実行が可能な自律型エージェントへの移行には、エージェント型AIが必要です。エージェント型AIは、ユーザーが期待するリアルタイム応答を維持するために、テキスト、映像、音声を同時に処理するための大量スループットをサポートする専用ハードウェアを必要とします。
NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwellは、高スループットアーキテクチャでGPUあたり180GBのVRAMを提供し、共有クラウドリソースやレガシーアーキテクチャで見られる「ボトルネック」を緩和します。
これらのメモリ集約型ワークロードをAkamaiのエッジに移動することで、顧客はデータを集中型データセンターにバックホールする際のレイテンシーを最小限に抑え、ユーザーに効率的なマルチモーダル体験を提供できます。
リアルタイムの会話型AI
会話は人間の思考の速度で進みます。AIがその会話に真に没入的に参加するには、AIが会話についていける能力を備えている必要があります。リアルタイム会話型AIは、その思考の流れ内で処理、推論、応答できる能力によって定義されます。これが実現されると、デジタルインターフェースは単なる入力装置から、AIとの自然でスムーズな対話へと変化します。
Akamai Cloudは、予測可能な経済性と業界をリードするエグレスレートを維持しながら、この会話をグローバルにスケールアウトするためのGPUを備えています。購入を案内する小売りコンシェルジュを構築する場合でも、インタラクティブな教育チューターを作成する場合でも、当社のGPUは距離や予測不可能なコストに打ち勝つ力を提供します。Akamaiを使えば、インタラクションを迅速なエンゲージメントに変えることができます。
物理的なAIとコンピュータービジョン
物理AIは、デジタル知能から現実世界での行動への移行を示します。このビジョンを現実にするためには、AIはデータが生まれる場所、すなわちエッジに存在する必要があります。公共交通における群衆の安全管理、店舗在庫のリアルタイム最適化、工場現場での品質管理の自動化など、物理AIとコンピュータービジョンには、膨大な動画やセンサーストリームの即時処理が求められます。このデータを中央のデータセンターに送り返すことは、コストがかかるだけでなく、レイテンシーが生じるためリアルタイムの意思決定が不可能となります。
NVIDIA RTX™ 4000 Adaは、この移行に最適なエンジンです。高密度効率のために設計されており、高度な物体検知、セグメンテーション、空間推論に必要なスループットで、複数の高解像度カメラフィードを同時に処理することができます。
これらのGPUをAkamaiのクラウドにデプロイすることで、物理的なサイトにインテリジェンスを提供します。この近接性により、自律システムや安全監視ツールが迅速に対応できるようになります。Akamaiの配信により、データのプライバシーや主権などの重要な課題にも対応できます。ローカル処理用に個人識別情報（PII）や機密性の高いテレメトリーを設定することで、セキュリティポスチャを維持しながら、膨大なデータセットを中央データセンターにバックホールするコストを削減できます。Akamaiは、高性能GPUを適正価格で提供するだけでなく、レイテンシーとエグレスコストの制御を可能にすることで、最適な価格性能比の実現を支援します。AIをデータセンターから解放し、現実世界で活用しましょう。
ライブ動画トランスコーディング
標準解像度は、標準的とはほど遠い。今日の8K動画と高忠実度メディアでは、その美しい60 FPSライブ動画の全てのフレームをフォーマット変換だけではなく強化も行うトランスコーディングエンジンが必要です。エッジでのトランスコーディングにより、スポーツ、猫、バイラル動画など、顧客が望む「HDでのライブ」体験を、集約型データセンターへのストリーム送信による深刻なレイテンシーや莫大なコストを回避しながら提供できます。
NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell GPUは、多様な8K動画フォーマットのトランスコーディングをサポートするVRAMを備えています。このハードウェアにより、単一の統合ワークフローでライブトランスコーディング、AIアップスケーリング、自動オブジェクト検知、ダイナミック・アド・インサーション機能を設定できます。専用ハードウェアエンコーダーを活用することで、従来のCPUベースの方法より数倍速く動画を処理でき、ライブストリームで数百万の同時視聴者のバッファリングを最小化できます。
Akamaiのコスト効率の高いクラウド価格により、Blackwell GPUは驚異的な価格性能比を実現し、動画エンコーディングの総コストを削減できます。
レンダリングとシミュレーション
野心的なクリエイティブおよび科学的ビジョンには、単なる生の計算能力以上のものが必要です。これらのワークロードには、「メモリの壁」を突破できるプラットフォームが必要です。高忠実度レンダリング、複雑な産業シミュレーション、大規模デジタルツインは、存在する最もリソース集約型のワークロードの一部です。これらを妥協なく実行するには、インフラは膨大な並列処理能力と広範なVRAMを提供し、現代のプロフェッショナルアプリケーションが要求する重いジオメトリと高解像度テクスチャを処理する必要があります。
Akamaiのグローバル分散クラウドに展開されたNVIDIA RTX™ 4000 Adaは、この戦略的拡張のための決定的なエンジンです。高い電力効率を実現するAda Lovelaceアーキテクチャと20GBの高速GDDR6メモリを備え、このアーキテクチャにより、エンジニア、建築家、VFXアーティストは大規模なデータセットをGPUメモリに読み込み、データスワップの仕組みを柔軟に制御できます。
映画品質のビジュアライゼーションのためのリアルタイム・レイ・トレーシングの実行から、複雑な流体力学や分子モデリングの処理まで、Akamai Cloud GPUは安定性とプロフェッショナルグレードのパフォーマンスを提供し、コンセプトから最終成果物までを今日のスピードで実現します。
Akamaiの予測可能で透明性の高い価格体系と低いデータ転送料金により、大規模なシミュレーション結果や高解像度フレームを、予算の想定外のコストなしで移動できます。Akamaiのエッジネイティブな配信基盤を活用することで、グローバルに分散したチームをサポートし、高忠実度の可視化やシミュレーション結果をローカルに提供して、シームレスなコラボレーション体験を実現できます。
忠実度の高い可視化
人材のグローバル化に伴い、世界各地に分散したリモートの設計・エンジニアリングチームが増えています。こうした分散チームが業務を遂行するには、複雑なデータを高忠実度で可視化する能力が不可欠です。没入型の3D建築ウォークスルーやリアルタイム製品コンフィギュレーターなどの高忠実度の可視化は、ピクセルレベルの詳細とほぼゼロに近いレイテンシーのインタラクションに依存しています。従来の集中型ホスティングモデルでは、距離による大きな遅延が発生するため、こうした大陸間チームに必要な体験を提供できず、没入感を損ない生産性を低下させてしまいます。
Akamai Cloud上で提供されるNVIDIA Quadro®アーキテクチャは、こうしたプロフェッショナルレベルのビジョンを現実に変えるために設計されています。標準的なハードウェアとは異なり、Quadro GPUはCAD、BIM、エンジニアリング向けのISV認定アプリケーションをサポートするために必要な専用ドライバーの安定性とメモリ容量を提供します。
これらのリソースをデザイナーや関係者の近くに物理的に配置することで、Akamaiは高価なローカルハードウェアを必要とせずに、ワークステーションクラスのパフォーマンスを世界中で提供します。
グローバルチームがリアルタイムで連携し、意欲的なプロジェクトを推進できるよう支援します。Akamaiにより、可視化戦略における距離の影響を軽減し、複雑なデータセットから驚くほどインタラクティブな体験へと、これまでにない俊敏性とスケールで移行できます。
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よくある質問（FAQ）
よくある質問（FAQ）
Akamai CloudはNVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell、NVIDIA RTX™ 4000 ADA、およびNVIDIA Quadro® GPUを提供しています。NVIDIAのGPUを見る。
Akamaiはワークロードの種類と規模に基づいてGPUを推奨します：
- RTX PRO™ 6000 Blackwell – 大規模AI推論、NLP、ビジョン、動画分析、高品質レンダリング
- RTX™ 4000 Ada – 小規模AIモデル、グラフィックス、レンダリング、動画ワークフロー
- NVIDIA® RTX™ 6000 Quadro – CADとプロフェッショナル向けビジュアライゼーション
適切なGPUを選択することで、過剰なプロビジョニングを回避しながらパフォーマンスとコスト効率を最大化できます。詳細をご確認ください。または、アクセス権をリクエストしてください。
GPUは一部のAkamai Cloudリージョンで利用可能です。Akamaiは25以上のコアリージョンと4,400以上の世界各地のPoPを持つグローバル分散型クラウドを運営しています。ワークロードやレイテンシー要件に基づき、最適なGPU配置場所を特定するお手伝いをします。
はい。Akamaiは1枚、2枚、4枚構成のNVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Server Edition®プランを提供しており、ワークロードに応じた適切なメモリ容量とスループットをお選び頂けます。微調整やレコメンデーションエンジンから大規模マルチモーダル推論、8K動画、ゲームまで幅広く対応します。
チームと連携するためにGPUアクセスをリクエストしてください。クイックスタートでは、Kubernetes上でオープンソースLLMを展開するために、GitHubリポジトリをご覧ください。
Akamaiは、お客様が求める価格対性能比を実現できるよう、継続的にコンピューティング性能のベンチマークを実施しています。最新の公開ベンチマークによると、Akamai Cloud上で動作するNVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwellは、H100と比較して最大1.63倍高い推論スループットを実現し、100件の同時リクエストにおいて1サーバーあたり24,240 TPSを達成しています。
AkamaiはGPUの種類、リージョン、展開規模に応じた柔軟な購入オプションを提供しています。ワークロードとスケール要件に基づき、コミットメント、契約条件、GPUモデル、インスタンスサイズの最適な組み合わせをご提供します。
AkamaiのGPUは、コンピューティングと隠れた費用がほぼ存在しない、透明性の高い価格構成となっています。そのため、多くの場合、従来型のクラウドモデルよりも価格が予測しやすいのです。エグレスコストが低減することで、データ移動にかかる費用の削減にもつながります。ワークロードベースの計画策定が可能になることで、チームが実際の需要に基づいて使用量を調整できる一方で、AI推論やその他の高パフォーマンスを必要とするワークロードのコスト効率が向上します。
分散型クラウドGPUは、ユーザーやデータの近くでAI推論を実行することでレイテンシーを低減します。そのため、高速で一貫性のある応答が必要となるリアルタイムアプリケーションに最適なのです。また、不必要なデータ移動を避け、拠点間のスケーラブルなパフォーマンスを可能にすることで、効率性の改善にもつながります。詳しくは、AI推論のハードウェアの選び方と分散型AI推論に関するページをご覧ください。
Akamai Cloud GPUインスタンスは、AI推論やライブ動画トランスコーディング、レンダリング、シミュレーション、ビジュアライゼーションなどの、高パフォーマンスの並列コンピューティングから効果を得やすいワークロードに非常に適しています。これらのユースケースでは、速度とスケーラビリティの両方が求められることが多く、特にリアルタイムや視覚重視の体験を提供する場合に最適と言えるでしょう。Akamai Cloud GPUインスタンスが対応するライブ動画配信向けメディアソリューションについてもご確認ください。
