アプリケーションのニーズと予算に合わせて適切な GPU を展開
インフラの予算を浪費することなく、計算負荷の高いワークロードを Akamai の GPU クラウドサービスで持続的にテストし、拡張できます。Akamai Cloud なら、お客様のワークロードに最適な GPU を選択できます。必要に応じて、クラウドベースの GPU を簡単に展開できます。予測可能な価格設定と低コスト出力により、コストの管理と機械学習、AI ワークロード、データ処理、その他のハイパフォーマンスコンピューティングの拡張を安心して行えます。
主な特長
特長
- RTX 4000 Ada GPU プランは、1 時間あたり 0.52 ドルの手頃で予測可能な価格から提供
- 毎日、毎週、隔週の自動スナップショットでデータを保持するよう、Backups を設定可能
- LKE を使用して、マネージド型 Kubernetes クラスターに GPU ノードを追加
- Shared CPU または Dedicated CPU インスタンスのサイズを GPU インスタンスに簡単に変更可能
- Akamai Cloud を活用することで、出力時のコストを最大 90% 削減可能（多くのリージョンでは 1 GB あたり 0.005 ドル）
- カスタムイメージや Terraform プロバイダーなどを使用して、CI／CD パイプラインを設定
- 始めるには、ドキュメントのフルサポートにアクセスして、NVIDIA CUDA ツールキットをインストールしてください
- UI、API、CLI、開発者ツールの統合により、インフラを柔軟に管理できます
- すべてのお客様が、年中無休 24 時間体制の E メールと電話によるサポートをご利用いただけます
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AI は研究段階から本番環境に移行しつつあり、より高速かつスマートで安全な体験を提供することが求められています。推論の最適化からモデルのスケーリング、レイテンシーの削減まで、Akamai は、エッジで AI を十分に活用できるようにご支援します。
- AI 推論をユーザーの近くに展開し、スケーリングする方法をご覧ください。
- エッジネイティブのインフラがパフォーマンスを向上させる仕組みについてご説明します。
- エンタープライズグレードのセキュリティを維持しながらコストを削減する方法をご確認ください。
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