在 Akamai Cloud 上为您的 AI 工作负载选择合适的 GPU

AI 推理、自然语言处理、计算机视觉、视频分析、渲染和科学可视化全都依赖 GPU。但难点在于，并非所有的 GPU 工作负载都千篇一律。一些工作负载需要大显存来处理复杂模型。另一些工作负载以实时视频处理为主。其他工作负载则由图形、渲染、8K 流媒体、转码或经过认证的设计工作流驱动。

Akamai Cloud 通过三种 NVIDIA GPU 选项来为所有这些工作负载提供支持，使客户能够将基础架构与其特定的工作负载需求进行精准匹配。

1. NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Server Edition

2. NVIDIA RTX™ 4000 Ada Generation

3. NVIDIA QuadroⓇ RTX 6000（传统的专业 GPU）

这些 GPU 分别擅长处理不同类型的推理和图形工作负载。选择合适的方案可以最大限度地提高性能、控制成本并消除过度配置。

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition 是一款基于 NVIDIA Blackwell 架构打造的服务器级 GPU，具备超大 GPU 显存与高并行处理能力。它专为驱动持续的生产级 AI 推理、模型微调、8K 流媒体、转码以及高保真可视化等工作负载而设计。

NVIDIA RTX 4000 Ada Generation 是一款基于 NVIDIA Ada Lovelace 架构打造的工作站级专业 GPU。它提供卓越的性价比，完美兼顾了图形性能、AI 加速、出色的能效和紧凑的外形设计，并支持现代 AV1 视频工作流。

NVIDIA Quadro RTX 系列 GPU 仍然是 NVIDIA 专业 GPU 产品线中的重要解决方案。Quadro 系列显卡广泛应用于经过认证的设计、CAD 以及可视化工作流中，并提供长期稳定性与全面的 Independent Software Vendor (ISV) 认证。

选择合适的 GPU，关键在于根据您的特定工作负载和数据来挑选最佳匹配方案。NVIDIA 提供了周全的示例和说明，让您能够更轻松地选择合适的 GPU。

Blackwell 架构非常适合智能体 AI、模型微调、8K 游戏与流媒体、硬件加速转码、物理 AI、科学计算、渲染、3D 图形以及视频应用。Ada Generation GPU 是处理 3D 建模、渲染、视频创建和现代 AV1 转码工作流的最佳选择。Quadro GPU 是成熟的 GPU 产品，适用于经过认证的专业图形环境。

当这些 GPU 部署在 Akamai 的分布式云上时，其优势更加明显，能够满足这些工作负载的本地化和分布式特性。对话式 AI 能够与世界各地的用户进行交互。计算机视觉系统可以在视频的生成位置对其进行处理。而渲染、模拟和可视化可供众多的全球分布式团队使用。

将所有这些工作负载部署在更靠近用户的位置，不仅能够提升性能与客户满意度，还可以降低成本。

在选择 Akamai Cloud 上的 GPU 选项时，一种有效的方法是参考 NVIDIA 官方如何描述每款 GPU 所支持和加速的工作负载。

NVIDIA 将 RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition 定位为适用于加速各类工作负载的解决方案，其适用场景涵盖 AI 推理、模型微调、智能体 AI、物理 AI、科学计算、渲染、3D 图形及视频应用。NVIDIA 将它们归为一类，因为该级别的 GPU 专为在生产环境中处理大型推理流水线、模型微调、8K 3A 游戏作品支持和 8K 色度二次抽样，以及高保真视觉与仿真任务而设计。

RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU 提供单卡、双卡和四卡方案。了解更多。

RTX 4000 Ada Generation 是进行 3D 建模、复杂渲染以及视频内容创建和流媒体处理的理想选择。它也非常适合处理 AI 图像生成及小语言模型 (SLM) 推理。这充分体现了它作为专业工作站 GPU 的强悍实力，不仅能够处理可视化、图形及多媒体工作流，并且得益于 Tensor Core 的加持，还能深度加速这些工作流中的 AI 推理任务。

NVIDIA 将 Quadro GPU 定位为适用于专业图形处理、CAD、设计可视化和经认证的渲染流水线的产品。在工程与设计行业中，Quadro 仍然是稳定且经过认证的图形环境的代名词。

参考这些 NVIDIA 工作负载负载描述，您可以更轻松地为自己的应用场景选择合适的 GPU（详见下表）。

比较图表：根据您的工作负载选择合适的 GPU

NVIDIA 为 RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition 提供的官方工作负载示例，与在 Akamai Cloud 分布式架构上蓬勃发展的各类工作负载高度契合。这些高度依赖 GPU 的工作负载对延迟敏感、属于数据密集型，并且通常具有地理位置分散的特性。

智能体 AI 系统能够实时提取来自用户的文本、图像和其他输入内容。该系统必须快速作出响应，并且通常作为实时应用体验的一部分运行。

NVIDIA 将智能体 AI 视为 Blackwell 架构的主要工作负载，因为该架构具备支持大规模、高吞吐量推理的能力，并且能够轻松应对需要数十 GB 的 GPU 显存进行推理的大语言模型 (LLM) 和多模态模型。当这些系统运行在 Akamai 的分布式云上时，推理过程会在更靠近用户的位置进行，从而有效降低延迟，并显著提升跨区域对话式与多模态交互的响应速度。

这正是 Blackwell 架构与分布式云实现完美契合的交汇点。Akamai Cloud 上的 GPU 负责处理模型的规模与推理负载。Akamai 提供用户就近服务与全球覆盖能力。

物理 AI 工作负载涉及高分辨率视频流、摄像头、传感器，以及来自现实世界的持续视觉输入。这些输入是在边缘生成的，而不是在中央数据中心生成的。

Blackwell GPU 能够处理大规模的视觉输入，高效运行复杂的视觉推理，并实时对高分辨率视频流进行转码，这使其成为物理 AI 的理想之选。结合 Akamai 的分布式基础架构，视频与传感器数据可在更靠近数据生成位置的地方进行处理，而无需回传至遥远的区域。

Akamai 的分布式云可降低带宽成本与决策延迟，确保数据在所需的地理边界内进行处理，并支持大规模的实时监控与分析。

NVIDIA 将科学计算、渲染、3D 图形以及视频应用归为一类，因为它们都属于显存密集型的并行工作负载，能够从大容量 GPU 显存以及先进的 RT Core 与 Tensor Core 中受益。

这些工作负载通常用于为分布式团队、远程可视化、数字孪生、仿真环境以及必须实现全球访问的视频流水线提供支持。

依托 Akamai 分布式云内的 Blackwell GPU 运行科学计算，能够将高保真图形、渲染及仿真输出就近交付给用户、设计师、工程师和操作人员，而无需再依赖集中式的 GPU 算力集群。