大多数传统云架构都集中部署在几个远离普通用户的大规模数据中心。当 AI 应用程序集中安装在这几个数据中心时，每个请求都必须跨越成百上千英里往返传输。这种长距离数据传输会造成物理延迟。对于语音助手或聊天机器人等实时应用而言，即使 100 毫秒延迟，也会让整个互动显得不连贯且不像真人在对话。
集中式云平台是否正在拖慢您的 AI 应用程序性能？将 AI 工作负载迁移至为速度而生的云平台。
Akamai Cloud 在遍布全球的分布式基础架构上提供依托于 GPU 的 AI 推理，为您提供所需的实时 AI 性能，超越竞争对手。在我们对开发者友好的开放平台上，以可预测的定价和集成的安全性，更快地构建、部署和扩展 AI 应用程序。
如要获享实时应用程序体验，需在边缘部署近乎即时的 AI 推理。Akamai Cloud 早已布局于此。
去中心化计算拉近了模型与用户之间的物理距离，让您的应用程序能够提供更快速的响应。
AI 推理现状：当达到峰值负载时，50% 的 AI 会失效
敬请探索延迟瓶颈背后的数据，以及各企业如何利用分布式计算来扩大生产环境中 AI 的投资回报率。
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实际上，这样做通常会降低成本。集中式云通常会对移出其生态系统的数据收取高额的出站费用。与传统云服务提供商相比，边缘架构可以最大限度地降低这些成本。
是的。Akamai 提供了运行任何规模模型的灵活性，从微调专用版本到构建专为大规模工作负载设计的专用自定义集群。
安全功能已经深植于我们的分布式架构之中。由于推理发生在更靠近用户的位置，敏感数据通常无需经由公共互联网传输到遥远的数据中心。在此基础上，我们还叠加了 AI 原生 DDoS 防护和 Zero Trust 安全产品，从而全方位保护您的模型与用户。
集中式云并非实时 AI 的理想之选。创新至关重要，通过将 GPU 算力部署到靠近用户的位置，可实现毫秒级响应，并确保高性能扩展在速度、安全性和成本效益三方面均达到最优。