Akamai pour le secteur M&E, solutions cloud avec NVIDIA RTX

Le portefeuille s’enrichit Akamai de solutions cloud avec NVIDIA RTX 4000 Génération Ada, un produit optimisé pour les entreprises de M&E et basé sur GPU. Le nouveau service basé sur le cloud offre une meilleure niveau de productivité et de commodité pour les entreprises qui ont besoin de traiter le contenu vidéo plus rapidement et plus efficacement.

Architectures évolutives et résilientes

Les évaluations menées par Akamai ont démontré que l’encodage basé sur GPU avec le NVIDIA RTX 4000 traite des images par seconde (FPS) 25 fois plus rapides que les méthodes d’encodage et de transcodage traditionnelles basées sur CPU. Une solution qui offre une amélioration significative dans la manière dont les fournisseurs de services de streaming répondent aux défis typiques en matière de charge de travail. Grâce à la solution d’Akamai, les entreprises du secteur des médias et du divertissement peuvent créer des architectures évolutives et résilientes, exécution charges de travail plus rapidement, de manière fiable et gérable.

Quels sont les avantages

Shawn Michels, vice-président des produits cloud d’Akamai
Les entreprises médiatiques en ont besoin latence ressources informatiques réduites et fiables. Il s’agit de maintenir la portabilité des charges de travail créées. Les GPU NVIDIA offrent performance niveau supérieur lorsqu’il est déployé sur la plateforme Edge mondiale d’Akamai. En collaboration avec nos partenaires informatiques qualifiés et avec notre plateforme ouverte, nous offrons à nos clients la possibilité de concevoir leurs charges de travail de nouvelle génération indépendamment du cloud. En plus de prendre en charge les architectures multicloud.

GPU optimisés nécessaires

Dans un marché hyper axé sur l’utilisation des GPU NVIDIA pour prendre en charge un grand modèle de langage, le GPU Akamai pour Media Service se concentre sur un secteur qui a besoin de plus de solutions. économique des actuels. S’appuyant sur ses connaissances et son expérience du secteur, Akamai a optimisé sa nouvelle solution GPU pour répondre aux exigences spécifiques et exigeantes du secteur des médias.

Le portefeuille d’Akamai s’agrandit

Le GPU NVIDIA RTX 4000 atteint les niveaux de vitesse et la puissance nécessaire pour gérer les flux de travail exigeants de création, de conception et d’ingénierie pour les opérations de création de contenu numérique. Auxquels s’ajoutent ceux de la modélisation 3D, du rendu, de l’inférence et du streaming de contenus vidéo.

Cas d’utilisation spécifiques à l’industrie

Transcodage et streaming vidéo en direct. Les GPU peuvent désormais transcoder les flux vidéo en direct rapidement par rapport à la réalité. Cela améliore l’expérience de streaming en réduisant la mise en mémoire tampon et même la lecture. Le codage basé sur GPU améliore l’efficacité et réduit le temps de traitement par rapport au transcodage traditionnel basé sur CPU.

Le portefeuille Akamai s’enrichit d’une nouvelle solution pour le secteur M&E

Jour GPU NVIDIA RTX 4000 Il est équipé de dispositifs matériels NVIDIA NVENC et NVDEC de dernière génération, qui offrent une capacité supplémentaire pour effectuer simultanément des opérations d’encodage et de décodage. Cette fonctionnalité est essentielle pour les applications nécessitant un traitement vidéo à haut débit, comme la diffusion en direct. Les moteurs NVENC de 8e génération prennent en charge les derniers codecs vidéo. Y compris le codec AV1 très efficace, qui offre une vidéo de meilleure qualité à des débits binaires inférieurs.

Contenu de réalité virtuelle (VR) et de réalité augmentée (AR)). Les applications VR et AR nécessitent le rendu de graphiques 3D et de contenu multimédia en temps réel. Les GPU sont idéaux pour traiter un tel contenu.

Idéal également pour la formation, et pas seulement, le portefeuille Akamai s’enrichit

Bien qu’Akamai ait optimisé la solution pour le secteur des médias, ce produit convient également aux développeurs et aux entreprises cherchant à créer des applications destinées à d’autres secteurs. Entre ceux-ci :

• Intelligence artificielle générative et apprentissage automatique (Gen AI/ML). L’une des principales applications du cloud computing basé sur GPU est l’IA/ML générative. Les GPU sont idéaux pour des tâches telles que la formation et l’inférence avec les réseaux de neurones, car ils peuvent effectuer de nombreux calculs en parallèle. Cela permet une formation plus rapide et plus efficace des nouveaux modèles, ce qui peut conduire à un meilleur niveau de précision et les performances. Le GPU NVIDIA RTX 4000 renforce l’architecture NVIDIA Ada Lovelace pour offrir d’excellentes performances dans les tâches d’inférence. Un total de 192 cœurs Tensor de 4e génération accélérer plusieurs types de données. Il comprend également une nouvelle fonctionnalité de parcimonie structurée à grain fin qui vous permet d’obtenir un débit 4x plus pour les opérations matricielles tensorielles que la génération précédente. L’ajout de 20 Go de mémoire GDDR6 offre une capacité étendue pour les grands ensembles de données et les modèles.

Plus de rapidité dans les activités d’analyse

• Analyse de données et calcul scientifique. Le cloud computing basé sur GPU est également couramment utilisé dans l’analyse de données. Ainsi qu’en calcul scientifique du fait de la nature de ses opérations, qui nécessitent souvent de gros traitements montant de données. Ces opérations sont cher prend du temps et nécessite beaucoup de calculs. Les GPU peuvent contribuer à accélérer ces opérations en traitant de grandes quantités de données en parallèle, ce qui accélère et rend les tâches d’analyse et de simulation plus efficaces.
• Rendu de jeux et graphiques. Les GPU sont largement utilisés dans l’industrie du jeu vidéo. Notamment pour le rendu graphique et autres tâches liées au développement de jeux vidéo.
• HPC (calcul haute performance)). Le cloud computing basé sur GPU est couramment utilisé dans les applications HPC. Comme par exemple la modélisation et la simulation, qui nécessitent un traitement rapide et efficace de grandes quantités de données. Les GPU peuvent également être utilisés pour accélérer les simulations, les calculs et d’autres tâches gourmandes en calcul.

De nombreux pas en avant

Shawn Michels, vice-président des produits cloud d’Akamai
Pour prendre en charge un large éventail de charges de travail, de nombreuses instances informatiques sont nécessaires. Ce que nous faisons avec des GPU optimisés pour l’industrie est l’une des nombreuses avancées que nous faisons pour nos clients. Cela vous permet d’élargir la gamme d’applications informatiques sur l’ensemble du continuum afin de promouvoir et d’améliorer les applications Edge natives.