コンテンツTFIR で紹介されましたアカマイ、ゲームおよびメディア向けにNVIDIA RTX 4000 Ada GPU を提供

アカマイ、ゲームおよびメディア向けにNVIDIA RTX 4000 Ada GPU を提供

アカマイは、メディアおよびゲームのワークロード向けに最適化されたNVIDIA RTX 4000 Ada クラス GPUを導入することで、急増する処理要求と効率的なコンテンツ配信のギャップを埋めるお手伝いをしています。このエピソードでは、アカマイの製品管理担当バイスプレジデント、ショーン・マイケルズ（Cloud Computing ）が、メディアおよびゲーム業界のトレンドと、アカマイのバックボーンおよびプライベートネットワークと組み合わせたこの特定のGPU が、どのように高品質の 4K のような体験を提供するかについて説明します。より幅広い視聴者にユビキタスな体験をコスト効率よく提供できるようになり、それが最終的にゲーム会社やメディア会社が求めていることなのです。

メディアとゲーム向けの新しいNVIDIA GPU、コストとパフォーマンスが向上

Michels氏は、同社が発表した、メディアおよびゲームワークロード向けに最適化されたNVIDIA RTX 4000 AdaクラスGPUの利用可能性について語った。
Michels氏は、新しいNVIDIA GPUが、コンテンツの準備コストを削減するのに役立つパフォーマンスやトランスコード機能の量を向上させることによって、これらの業界で収益性を高めるのに役立っていると説明する。
Michels氏は、なぜこの特定のカード・ファミリーが NVIDIAMichels氏は、この特定のカードファミリーが、ビデオやオーディオのレンダリングを行う顧客に適しており、エンドユーザーがストリーミングサービスに期待するような高品質のパフォーマンスを提供できる理由を説明します。

人工知能、ビデオ・トランスコーディング、データ分析にGPUを活用する。

アカマイは、GPU-accelerated computing で特定の業種やユースケースをターゲットとし、人工知能/ML inferencing 向けのNVIDIA カードやチップセットの追加クラスへの拡張も視野に入れています。
アカマイはまた、市場に投入している分散コンピューティング機能にも注目しており、エッジへの密度を高めています。
アカマイは Neural Magic と提携し、標準的な CPU テクノロジーを使用しながら大規模言語モデル（LLM）推論をエッジに導入しています。しかし Michels 氏は、他の顧客は GPU 上で動作するモデルを構築していると述べています。
Michels 氏は、ビデオやレンダリング処理、人工知能インフェレンシングなど、アカマイが発表したGPU- 高速化プラットフォームの使用例を紹介しています。

ターゲットとするユースケース向けのGPUと GPU のバリエーションを追加展開する可能性

Michels氏は、消費者生成コンテンツ、多人数参加型オンラインゲーム、スマートシティなど、さまざまなアプリケーションにおける計算密度とデータ管理に対する需要の高まりについて論じている。
アカマイは、Linode の既存のコンポーネントの多くをアカマイの更新されたバックボーンに活用することで、グローバルなハイパフォーマンス体験を提供できるようになったと説明しています。
アカマイは、進化するユースケースに対応するため、さらにGPU のバリエーションを展開し、人工知能タスク用に CPU を最適化するために Neural Magic のような企業と提携する予定です。
ミケルスは、大手メディア企業だけでなく、一般消費者にも手の届く価格帯で、幅広い視聴者にアピールするために、特定のGPU モデルを選択した根拠について論じている。

コンピュート