Akamai推出基于NVIDIA產(chǎn)品的云基礎架構和服務(wù)，實(shí)現更優(yōu)化的媒體視頻處理

負責支持和保護網(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(jiǎn)稱(chēng)：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(lè )行業(yè)的公司帶來(lái)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容的難題。

Akamai執行的內部基準測試表明，使用 NVIDIA RTX 4000 GPU 執行編碼時(shí)的每秒幀數 (FPS) 達到了基于 CPU 的傳統編碼和轉碼方法的 25 倍，這代表著(zhù)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(jìn)步。

通過(guò)使用 Akamai 的產(chǎn)品，媒體和娛樂(lè )公司可以構建可擴展且具備出色恢復能力的架構，并以更快速、更可靠、可移植性更高的方式來(lái)部署工作負載，同時(shí)還能充分利用分布極為廣泛的云平臺以及集成的內容交付和安全服務(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(lái)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，表現出了極高的性?xún)r(jià)比。我們與計算合作伙伴及開(kāi)放式平臺齊心協(xié)力，使客戶(hù)有能力構建獨立于云且支持多云架構的下一代工作負載?！?/p>

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(lái)支持構建大型語(yǔ)言模型，而 Akamai 專(zhuān)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(wèn)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(jìn)行了精心調整，以滿(mǎn)足媒體和娛樂(lè )行業(yè)嚴苛且特別的需求。

應用場(chǎng)景

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

●   視頻轉碼和視頻直播：GPU 可以在視頻直播中執行快于實(shí)時(shí)的轉碼，同時(shí)通過(guò)減少緩沖來(lái)改善流媒體傳輸體驗，甚至還能進(jìn)行回放，而與基于 CPU 的傳統轉碼相比，基于 GPU 的編碼還能提高效率并縮短處理時(shí)間。NVIDIA RTX 4000 GPU 采用了最新一代 NVIDIA NVENC 和 NVDEC 硬件，可為同時(shí)執行編碼和解碼的任務(wù)提供更大容量。在需要執行高吞吐量視頻處理的應用場(chǎng)景（如直播）中，這一點(diǎn)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(shí)現更高的視頻質(zhì)量。

●   虛擬現實(shí) (VR) 和增強現實(shí) (AR) 內容：VR 和 AR 的應用場(chǎng)景需要對 3D 圖形和多媒體內容進(jìn)行實(shí)時(shí)渲染，而 GPU 正是處理此類(lèi)內容的理想之選。

Akamai 專(zhuān)門(mén)針對媒體市場(chǎng)優(yōu)化了新的解決方案，而對于希望構建與其他一些行業(yè)應用場(chǎng)景相關(guān)的應用程序的開(kāi)發(fā)人員和公司來(lái)說(shuō)，這一新產(chǎn)品同樣適用。這些應用場(chǎng)景包括：

●   生成式人工智能和機器學(xué)習 (Gen AI/ML)：GPU 云計算的一大主要應用場(chǎng)景就是生成式 AI/ML。GPU 非常適合利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行訓練和推理的這類(lèi)任務(wù)，因為它們可以并行執行大量計算，這樣就能更快、更高效地訓練新模型，從而提高準確性和性能。NVIDIA RTX 4000 GPU 利用了 NVIDIA Ada Lovelace 架構，可在推理任務(wù)中發(fā)揮出色的性能?？傆?nbsp;192 個(gè)第四代 Tensor Core 可實(shí)現更多數據計算類(lèi)型的加速，同時(shí)還具有新的細粒度結構化稀疏性 (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 20 GB 的 GDDR6 顯存，提供了適用于大模型和數據集的超強處理能力。

●   數據分析和科學(xué)計算：GPU 云計算還在數據分析和科學(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據。這些任務(wù)既需要耗用大量時(shí)間，也需要占用大量計算資源。GPU 可以并行處理大量數據，更快速、更高效地完成分析和模擬，從而實(shí)現這些任務(wù)的加速。

●   游戲和圖形渲染：GPU 廣泛應用于游戲行業(yè)，主要是執行與視頻游戲開(kāi)發(fā)相關(guān)的圖形渲染和其他任務(wù)。這是因為 GPU 的設計非常適合進(jìn)行復雜的圖形處理，并且可以實(shí)現快速、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據的各種高性能計算應用場(chǎng)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果并實(shí)現更出色的性能。

Michels 補充表示：“要支持各種各樣的工作負載，客戶(hù)需要擁有豐富的計算實(shí)例。我們推出了行業(yè)優(yōu)化 GPU，但這也只是我們眾多客戶(hù)舉措的其中一步。通過(guò)這些舉措，我們將進(jìn)一步提升整個(gè)計算連續體內的實(shí)例多樣性，從而推動(dòng)開(kāi)發(fā)邊緣原生應用程序并為其提供支持?！?/p>