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[導(dǎo)讀]負責(zé)支持和保護網(wǎng)絡(luò)生活的云服務(wù)提供商阿卡邁技術(shù)公司（Akamai），近日在其日益豐富的云產(chǎn)品陣容中又增添了一款基于NVIDIA GPU的媒體優(yōu)化型產(chǎn)品。這款全新的云服務(wù)產(chǎn)品基于NVIDIA RTX 4000 Ada Generation GPU，為媒體和娛樂行業(yè)的公司帶來了更高的工作效率和經(jīng)濟性，幫助他們解決了如何更快速、更高效地處理視頻內(nèi)容的難題。

2024年4月24日——負責(zé)支持和保護網(wǎng)絡(luò)生活的云服務(wù)提供商阿卡邁技術(shù)公司（Akamai Technologies, Inc.，以下簡稱：Akamai）（NASDAQ：AKAM），近日在其日益豐富的云產(chǎn)品陣容中又增添了一款基于NVIDIA GPU的媒體優(yōu)化型產(chǎn)品。這款全新的云服務(wù)產(chǎn)品基于NVIDIA RTX 4000 Ada Generation GPU，為媒體和娛樂行業(yè)的公司帶來了更高的工作效率和經(jīng)濟性，幫助他們解決了如何更快速、更高效地處理視頻內(nèi)容的難題。

Akamai執(zhí)行的內(nèi)部基準測試表明，使用NVIDIA RTX 4000 GPU執(zhí)行編碼時的每秒幀數(shù)（FPS）達到了基于CPU的傳統(tǒng)編碼和轉(zhuǎn)碼方法的25倍，這代表著流媒體服務(wù)提供商在典型工作負載處理方式這一難題上取得了重大進步。

通過使用Akamai的產(chǎn)品，媒體和娛樂公司可以構(gòu)建可擴展且具備出色恢復(fù)能力的架構(gòu)，并以更快速、更可靠、可移植性更高的方式來部署工作負載，同時還能充分利用分布極為廣泛的云平臺以及集成的內(nèi)容交付和安全服務(wù)。

Akamai云產(chǎn)品副總裁Shawn Michels表示：“媒體公司需要低延遲、性能可靠的計算資源來保持所創(chuàng)建工作負載的可移植性。NVIDIA GPU在部署到Akamai的全球邊緣平臺之后，表現(xiàn)出了極高的性價比。我們與計算合作伙伴及開放式平臺齊心協(xié)力，使客戶有能力構(gòu)建獨立于云且支持多云架構(gòu)的下一代工作負載?！?/span>

對行業(yè)優(yōu)化GPU的需求

媒體行業(yè)一直非常重視使用NVIDIA GPU來支持構(gòu)建大型語言模型，而Akamai專為媒體行業(yè)定制的GPU服務(wù)充分考量了該行業(yè)產(chǎn)品服務(wù)尚存不足、成本也較為高昂的問題。憑借在該領(lǐng)域深耕的悠久歷史以及積累的深厚經(jīng)驗，Akamai對其面向GPU的新產(chǎn)品進行了精心調(diào)整，以滿足媒體和娛樂行業(yè)嚴苛且特別的需求。

應(yīng)用場景

NVIDIA RTX 4000 GPU在速度和能效方面表現(xiàn)極為出色，足以應(yīng)對要求嚴格的創(chuàng)意、設(shè)計和工程工作流程，適用于數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)建、3D建模、渲染、推理以及視頻內(nèi)容和流媒體傳輸。媒體相關(guān)的應(yīng)用場景包括：

視頻轉(zhuǎn)碼和視頻直播：GPU可以在視頻直播中執(zhí)行快于實時的轉(zhuǎn)碼，同時通過減少緩沖來改善流媒體傳輸體驗，甚至還能進行回放，而與基于CPU的傳統(tǒng)轉(zhuǎn)碼相比，基于GPU的編碼還能提高效率并縮短處理時間。NVIDIA RTX 4000 GPU采用了最新一代NVIDIA NVENC和NVDEC硬件，可為同時執(zhí)行編碼和解碼的任務(wù)提供更大容量。在需要執(zhí)行高吞吐量視頻處理的應(yīng)用場景（如直播）中，這一點至關(guān)重要。第8代NVENC引擎支持最新的視頻編解碼器，包括高效的AV1編解碼器，它能夠以更低的比特率實現(xiàn)更高的視頻質(zhì)量。

虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）內(nèi)容：VR和AR的應(yīng)用場景需要對3D圖形和多媒體內(nèi)容進行實時渲染，而GPU正是處理此類內(nèi)容的理想之選。

Akamai專門針對媒體市場優(yōu)化了新的解決方案，而對于希望構(gòu)建與其他一些行業(yè)應(yīng)用場景相關(guān)的應(yīng)用程序的開發(fā)人員和公司來說，這一新產(chǎn)品同樣適用。這些應(yīng)用場景包括：

生成式人工智能和機器學(xué)習(xí)（Gen AI/ML）：GPU云計算的一大主要應(yīng)用場景就是生成式AI/ML。GPU非常適合利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練和推理的這類任務(wù)，因為它們可以并行執(zhí)行大量計算，這樣就能更快、更高效地訓(xùn)練新模型，從而提高準確性和性能。NVIDIA RTX 4000 GPU利用了NVIDIA Ada Lovelace架構(gòu)，可在推理任務(wù)中發(fā)揮出色的性能。總計192個第四代Tensor Core可實現(xiàn)更多數(shù)據(jù)計算類型的加速，同時還具有新的細粒度結(jié)構(gòu)化稀疏性（Fine-Grained Structured Sparsity）功能，其張量矩陣運算的吞吐量達到了上一代產(chǎn)品的4倍。該產(chǎn)品還擁有20GB的GDDR6顯存，提供了適用于大模型和數(shù)據(jù)集的超強處理能力。

數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計算：GPU云計算還在數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計算領(lǐng)域得到了廣泛運用，原因在于該領(lǐng)域的計算任務(wù)必然常常涉及到需要處理大量數(shù)據(jù)。這些任務(wù)既需要耗用大量時間，也需要占用大量計算資源。GPU可以并行處理大量數(shù)據(jù)，更快速、更高效地完成分析和模擬，從而實現(xiàn)這些任務(wù)的加速。

游戲和圖形渲染：GPU廣泛應(yīng)用于游戲行業(yè)，主要是執(zhí)行與視頻游戲開發(fā)相關(guān)的圖形渲染和其他任務(wù)。這是因為GPU的設(shè)計非常適合進行復(fù)雜的圖形處理，并且可以實現(xiàn)快速、高質(zhì)量的3D圖形渲染。

高性能計算：由GPU提供支持的云計算可廣泛運用于需要快速高效處理大量數(shù)據(jù)的各種高性能計算應(yīng)用場景，例如建模和仿真。GPU還可用于對仿真、計算和其他計算密集型任務(wù)的加速，從而幫助更快獲取結(jié)果并實現(xiàn)更出色的性能。

Michels補充表示：“要支持各種各樣的工作負載，客戶需要擁有豐富的計算實例。我們推出了行業(yè)優(yōu)化GPU，但這也只是我們眾多客戶舉措的其中一步。通過這些舉措，我們將進一步提升整個計算連續(xù)體內(nèi)的實例多樣性，從而推動開發(fā)邊緣原生應(yīng)用程序并為其提供支持?！?/span>