Akamai宣布推出一款名為Akamai Cloud Inference的戰(zhàn)略級AI推理解決方案。該方案基于其全球分布式云平臺打造，與傳統(tǒng)超大規(guī)模云架構(gòu)相比，其吞吐量提升3倍，延遲降低60%，成本減少86%。
Akamai云技術(shù)部門首席運營官兼總經(jīng)理Adam Karon表示，訓練類似于繪制地圖，需要集中式超算中心；而推理則更像實時導航，必須在靠近用戶的邊緣完成。據(jù)Gartner數(shù)據(jù)，2025年約75%的數(shù)據(jù)將產(chǎn)生于傳統(tǒng)云區(qū)域之外，傳統(tǒng)云架構(gòu)在響應速度和數(shù)據(jù)傳輸成本方面已顯不足。
Akamai Cloud Inference依托覆蓋130個國家、4200多個節(jié)點的分布式網(wǎng)絡，構(gòu)建了獨特的“云-邊協(xié)同”架構(gòu)。通過與NVIDIA、VAST Data等生態(tài)伙伴合作，該方案整合了GPU加速計算、向量數(shù)據(jù)庫實時檢索以及WebAssembly邊緣執(zhí)行的完整技術(shù)棧。
該解決方案創(chuàng)新性地結(jié)合了CPU、GPU和定制化ASIC VPU，根據(jù)不同推理場景動態(tài)分配資源。同時，Akamai與NVIDIA AI Enterprise生態(tài)系統(tǒng)深度整合，利用Triton、TAO Toolkit、TensorRT和NVFlare優(yōu)化NVIDIA GPU上的AI推理性能。
此外，Akamai通過VAST Data實時數(shù)據(jù)訪問、可擴展對象存儲及Aiven/Milvus向量數(shù)據(jù)庫技術(shù)，構(gòu)建了支持檢索增強生成（RAG）的智能數(shù)據(jù)架構(gòu)，實現(xiàn)了微調(diào)模型的安全存儲與全球范圍內(nèi)的低延遲AI推理。
Akamai還通過Linode Kubernetes Engine企業(yè)版與新發(fā)布的Akamai App平臺，集成了KServe、Kubeflow等開源工具，構(gòu)建了支持PB級性能自動擴展的容器化AI推理平臺，并優(yōu)化了混合多云部署和成本控制。
據(jù)悉，Akamai與Fermyon等Wasm供應商合作，將WebAssembly技術(shù)集成到無服務器架構(gòu)中，使開發(fā)者能夠在邊緣端執(zhí)行輕量化LLM推理，為延遲敏感型應用提供支持。

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