- 价格亲民且透明可控的 GPU 定价
- 通过 LKE 将 GPU 节点添加至托管的 Kubernetes 集群
- 通过我们的 UI、API、CLI 和开发工具集成灵活地管理基础架构
- 使用 Akamai Cloud 可节省高达 90% 的流量出站费用（多数地区低至每 GB 0.005 美元）
- 通过自定义镜像、Terraform Provider 等设置 CI/CD 管道
- 获取完整文档支持以安装 NVIDIA CUDA 工具包并开始使用
- 可轻松将 Shared CPU 或 Dedicated CPU 实例调整为 GPU 实例
- 配置备份以通过自动化的每日、每周和双周快照保留数据
- 为所有客户提供 24/7/365 全天候电子邮件和电话支持
根据您的工作负载与预算，部署最合适的云端 GPU
借助 Akamai 的 GPU 云服务，在不耗尽基础设施预算的前提下，可持续地测试并扩展计算密集型工作负载。Akamai Cloud 让您可以选择适合自己工作负载需求的 GPU。在需要时轻松部署基于云的 GPU。可预测的定价和低成本的出站流量可帮助您控制成本，并充满信心地扩展机器学习、AI 工作负载、数据处理和其他高性能计算任务。
用 Akamai GPU 驱动您的 AI 战略
利用全球分布的 GPU 算力驱动 AI 推理，专为大规模实现低延迟响应而设计。
利用 Akamai GPU 算力，成就您的宏伟愿景
为什么选择 Akamai GPU
特性
Akamai GPU 应用场景
智能体与多模态 AI 工作负载
从被动聊天机器人向具备多步推理和独立任务执行能力的自主代理转变，需要采用具代理能力的智能体 AI。智能体 AI 需要专用硬件来支撑海量吞吐量，从而同步处理文本、视觉和音频，以保持用户所期望的实时响应。
NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell 每张 GPU 提供 180 GB 显存，并采用高吞吐架构，旨在消除共享云资源或旧架构中常见的‘瓶颈’现象。
通过将这些高内存需求的工作负载迁移到 Akamai 边缘，客户能够减少将数据回传至集中数据中心的延迟，并为用户提供高效的多模态体验。
实时对话式 AI
对话以人类思维的速度进行。为了让 AI 真正沉浸式地参与对话，AI 需要能够跟上对话的节奏。实时对话式 AI 的特点是能够在思维流中即时处理、推理并作出响应。当这一点实现时，数字界面就不再只是输入工具，而成为与 AI 自然流畅的互动。
Akamai Cloud 拥有将此类技术对话推向全球所需的 GPU 算力，在实现规模化扩展的同时，始终保持可预测的经济效益以及行业领先的出方向流量 (Egress) 费率。无论您是正在开发用于引导购物的零售礼宾服务，还是打造互动式的教育辅助导师，我们的 GPU 算力都能助您攻克空间距离的限制，并摆脱不可控成本的困扰。借助 Akamai，您能够将每一次互动转化为极致敏捷的参与体验。
物理 AI 与计算机视觉
物理 AI 标志着从数字智能迈向现实世界行动的转变。为了将这一愿景化为现实，AI 必须驻留在数据的诞生地：边缘端。”无论是管理公共交通中的人群安全、实时优化门店库存，还是在工厂车间实现自动质量控制，物理 AI 与计算机视觉都要求能够对海量的视频和传感器流进行即时处理。将这些数据传回中心化数据中心不仅昂贵，其产生的延迟更会让所谓的‘实时决策’变得名不副实。
NVIDIA RTX™ 4000 Ada 是实现这一转型的理想引擎。该产品专为高密度效能而设计，支持同时处理多路高分辨率摄像头馈送，并提供高级目标检测、分割及空间推理所需的卓越吞吐量。
通过在 Akamai Cloud 上部署这些 GPU，您能够将智能真正带入物理现场。这种近场优势，让自主系统或安全监控工具能够做出极速响应。Akamai 的分布式架构还让您能够应对数据隐私与数据主权等关键挑战。通过将个人身份信息 (PII) 和敏感遥测数据配置在本地处理，您可以在强化安全态势的同时，降低将海量数据集回传至中心化数据中心所产生的成本。Akamai 不仅提供价格合理的极致性能 GPU，更让您能够掌控延迟与出方向流量（Egress）成本，从而助力您实现卓越的性价比。让 AI 走出数据中心，在现实世界中大显身手。
实时视频转码
标清画质，绝非平庸之选。面对当下的 8K 视频与高保真媒体需求，您需要的转码引擎绝非仅仅是格式转换，而是能够对那动人心弦的 60 FPS 实时画面进行逐帧增强。通过边缘转码，您可以提供客户渴望的‘高清直播’体验，涵盖体育赛事、萌宠视频或爆款热点等全场景需求，同时无需承担回传中心化数据中心所带来的灾难性延迟或巨额流量成本。
NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell GPU 拥有充足的显存空间，能够支持多种 8K 视频格式的转码需求。该硬件支持您在单一统一工作流中，同步配置实时转码、AI 超分辨率（Upscaling）、自动化目标检测以及动态广告植入。通过利用专用硬件编码器，您处理视频的速度可比传统的基于 CPU 的方法快出数倍，从而确保您的直播流能为数百万并发观众降至最低卡顿。
Akamai 极具成本效益的云定价，意味着我们的 Blackwell GPU 不仅能实现惊人的性价比，更能显著降低视频编码的整体成本。
渲染与仿真
雄心勃勃的创意和科学愿景不仅需要强大的计算能力，还需要能够突破“内存墙”的平台来支持这些工作负载。高保真渲染、复杂工业仿真以及大规模数字孪生，均属于当今对资源需求最为严苛的工作负载。为了在不牺牲性能的前提下执行这些任务，基础设施必须提供海量的并行处理能力和充足的显存（VRAM），以应对现代专业级应用所渴求的复杂几何模型与高分辨率纹理。
部署于 Akamai 全球分布式云端的 NVIDIA RTX™ 4000 Ada，是实现这一战略级扩展的决定性引擎。凭借高能效的 Ada Lovelace 架构和 20 GB 高速 GDDR6 显存，该架构支持工程师、建筑师及 VFX 艺术家将海量数据集加载至 GPU 显存中，让您能够完全掌控数据交换策略。
无论是运行用于电影级可视化交互的实时光线追踪，还是执行复杂的流体动力学与分子建模，Akamai Cloud GPU 都能提供卓越的稳定性与专业级性能，助力您的项目以当今时代的效率，完成从灵感构思到最终成果产出的飞跃。
Akamai 预估性强且透明的定价体系，配合低廉的出方向流量（Egress）费用，让您能够自由传输海量仿真结果或高分辨率帧序列，无需担心任何预算‘意外’。通过利用 Akamai 的边缘原生（Edge Native）分布能力，您还可以为全球分布式团队提供强力支持，在当地即刻交付高保真可视化与仿真成果，从而实现无缝的协同体验。
高保真可视化
随着人才精英的全球化流动，全球化远程设计与工程团队的数量正日益增长。这些分布式团队必须具备高保真地呈现复杂数据的能力，才能高效开展工作。诸如沉浸式 3D 建筑漫游或实时产品配置器等高保真可视化应用，高度依赖于像素级的细节表现以及近乎零延迟的交互体验。传统的集中式托管模式无法为这些跨洲团队提供所需的体验，因为物理距离会引入严重的延迟，不仅破坏了沉浸式感官，更会导致生产力停滞。
托管于 Akamai Cloud 的 NVIDIA Quadro® 架构，专为将这些专业级愿景转化为现实而设计。与通用硬件不同，Quadro GPU 提供专属的驱动稳定性及显存容量，能够为 CAD、BIM 和工程领域的 ISV 认证应用提供坚实支撑。
通过将这些资源物理上靠近设计师和相关利益方，Akamai 使您能够提供工作站级性能并实现全球覆盖，而无需昂贵的本地硬件。
赋能您的全球团队，助力他们在宏大项目中实现实时无缝协作。借助 Akamai，您可以大幅削减地理距离对可视化战略的影响，助力您以前所未有的敏捷性与规模，将复杂的数据集转化为令人惊叹的沉浸式交互现实。
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常见问题 (FAQ)
常见问题 (FAQ)
Akamai Cloud 提供 NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell、NVIDIA RTX™ 4000 ADA 以及 NVIDIA Quadro® 系列 GPU。了解 NVIDIA GPUs。
GPU 实例已在指定的 Akamai Cloud 区域上线。Akamai 运营着一个遍布全球的分布式云平台，拥有 25 个以上的核心区域以及 4,400 多个全球节点。我们的专家团队将根据您的工作负载与延迟需求，为您精准匹配最佳的 GPU 部署位置。
是的。Akamai 提供 NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Server Edition® GPU 方案，可选单卡、双卡或四卡配置，助力团队为各种工作负载匹配理想的显存与吞吐量 —— 涵盖从模型微调、推荐引擎到大规模多模态推理、8K 视频及游戏等全场景。
申请 GPU 访问权限，开启团队协作。想要快速上手？请访问我们的GitHub repo，在 Kubernetes 环境下部署开源大语言模型 (LLM)。
Akamai 持续开展计算性能基准测试，旨在助力客户获得业务所需的理想性价比。最新发布的基准数据显示，在 Akamai 云平台上运行的 NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell，其推理吞吐量最高可达 H100 的 1.63 倍；在 100 个并发请求下，每台服务器的处理能力高达 24,240 TPS。
Akamai 提供灵活的 GPU 购买选项，具体方案将根据 GPU 型号、部署区域及规模而有所不同。我们将根据您的工作负载与规模需求，为您灵活组合最合适的预留承诺、合同条款、GPU 型号及实例规格，以精准匹配您的业务要求。
与传统云模式相比，Akamai 的 GPU 定价通常更具可预测性；我们的计算成本结构更加清晰，且几乎没有隐藏费用。更低的流量出站成本有助于降低数据迁移开销，而基于工作负载的规划则允许团队根据实际需求匹配资源使用量，从而显著提升 AI 推理及其他高性能工作负载的成本效益。
分布式云 GPU 通过在更靠近用户和数据的地方运行 AI 推理来降低延迟，这使其成为追求快速、稳定响应的实时应用的理想选择。它还能通过避免不必要的数据传输并实现跨地域的性能扩展，从而进一步提升效率。深入了解 AI 推理硬件选型决策以及分布式 AI 推理。
Akamai Cloud GPU 实例非常适合 AI 推理、视频直播转码、渲染、仿真以及可视化等工作负载，这些任务均能从高性能并行计算中显著获益。这些应用场景通常对速度和扩展性有着双重需求，在交付实时交互或高视觉灵敏度的体验时尤为如此。了解这如何为直播视频交付的媒体解决方案提供支持。
