Akamai suma a su creciente cartera de servicios en la nube una nueva oferta optimizada para medios de comunicación basada en las GPU NVIDIA. Con la GPU NVIDIA RTX 4000 Ada Generation, el nuevo servicio basado en la nube proporciona mayor eficiencia y economía a las empresas de la industria de medios y entretenimiento que se enfrentan al reto de procesar contenidos de vídeo de forma más rápida y eficiente.
Las pruebas de evaluación internas llevadas a cabo por Akamai demostraron que la codificación basada en GPU utilizando la NVIDIA RTX 4000 procesa fotogramas por segundo (FPS) 25 veces más rápido que los métodos tradicionales de codificación y transcodificación basados en CPU, lo que supone un avance significativo a la hora de abordar los retos típicos de carga de trabajo a los que se enfrentan los proveedores de servicios de streaming.
Usando la propuesta de Akamai, las empresas de medios y entretenimiento pueden construir arquitecturas escalables y resistentes e implementar cargas de trabajo que serán más rápidas, fiables y portátiles, a la vez que aprovechan la red Edge más distribuida del mundo y los servicios integrados de entrega de contenido y seguridad.
"Las empresas de medios de comunicación necesitan recursos informáticos fiables y de baja latencia que mantengan la portabilidad de las cargas de trabajo que crean", señala Shawn Michels, vicepresidente de productos en la nube de Akamai "Las GPU NVIDIA proporcionan un rendimiento superior en precio cuando se implementan en la red Edge global de Akamai, junto con nuestros Qualified Computer Partners y nuestra plataforma abierta, proporcionamos a nuestros clientes la capacidad de diseñar sus cargas de trabajo de última generación para que sean independientes de la nube y soporten arquitecturas multi cloud."
En un mercado centrado en el uso de las GPU NVIDIA para el procesamiento de grandes cantidades de datos, el servicio de GPU a la medida para la industria de los medios de comunicación de Akamai, se centra en un sector desatendido por la oferta actual, que puede resultar muy costosa. Basándose en su gran experiencia en este ámbito, Akamai ha perfeccionado su nueva oferta de GPU para satisfacer los exigentes requisitos específicos de la industria de los medios de comunicación y el entretenimiento.
La GPU NVIDIA RTX 4000 alcanza la velocidad y la eficiencia energética necesarias para hacer frente a los exigentes flujos de trabajo creativo, de diseño e ingeniería para la generación de contenidos digitales, modelado 3D, renderizado, inferencias y contenidos de vídeo y streaming. Los casos específicos de uso en los medios incluyen:
- Transcodificación y transmisión de vídeo en directo: Las GPU pueden realizar la transcodificación de secuencias de vídeo en directo más rápido que en tiempo real, lo que mejora la experiencia de streaming al reducir el buffering e incluso la reproducción, mientras que la codificación basada en GPU mejora la eficiencia y reduce los tiempos de procesamiento en comparación con la transcodificación tradicional basada en CPU. La GPU NVIDIA RTX 4000 está equipada con la última generación de hardware NVIDIA NVENC y NVDEC, lo que proporciona capacidad adicional para realizar tareas de codificación y descodificación simultáneas. Esto es fundamental para aplicaciones que requieren procesamiento de vídeo a alta velocidad, como la transmisión de vídeo en directo. Los motores NVENC de octava generación proporcionan soporte para los últimos códecs de vídeo, incluido el códec AV1 de alta eficiencia, que permite obtener vídeo de mayor calidad a menores tasas de bits.
- Contenidos de realidad virtual (RV) y realidad aumentada (RA):
Las aplicaciones de RV y RA requieren el renderizado de gráficos 3D y contenidos multimedia en tiempo real. Las GPU son ideales para procesar este tipo de contenidos.
Aunque Akamai ha optimizado la nueva solución para el mercado de los medios de comunicación, la nueva oferta también es aplicable a desarrolladores y empresas que deseen crear aplicaciones relacionadas con otros casos de uso del sector, entre los que se incluyen:
- Inteligencia artificial generativa y aprendizaje automático (GenAI/ML): Una de las principales aplicaciones del GPU Computing en la nube es la inteligencia artificial generativa. Las GPU son idóneas para tareas como el entrenamiento y la inferencia con redes neuronales, ya que pueden realizar muchos cálculos en paralelo, lo que permite un entrenamiento más rápido y eficiente de los nuevos modelos, que pueden dar lugar a una mayor precisión y rendimiento. La GPU NVIDIA RTX 4000 aprovecha la arquitectura Ada Lovelace de NVIDIA para proporcionar un rendimiento excepcional en tareas de inferencia. Un total de 192 Tensor Cores de cuarta generación aceleran más tipos de datos e incluyen una nueva función Fine-Grained Structured Sparsity que multiplica por hasta cuatro veces el rendimiento de las operaciones con matrices tensoriales en comparación con la generación anterior. La inclusión de 20 GB de memoria GDDR6 proporciona una gran capacidad para modelos y conjuntos de datos de gran tamaño.
- Análisis de datos y computación científica: El GPU Cloud Computing también se utiliza habitualmente en el análisis de datos y el cálculo científico debido a la naturaleza de sus tareas, que a menudo implican el procesamiento de grandes cantidades de datos. Estas tareas requieren mucho tiempo y cálculo. Las GPU pueden ayudar a acelerar estas tareas procesando grandes cantidades de datos en paralelo, lo que permite realizar análisis y simulaciones más rápidos y eficientes.
- Juegos y renderizado de gráficos: Las GPU se utilizan ampliamente en la industria del videojuego, principalmente para el renderizado de gráficos y otras tareas relacionadas con el desarrollo de videojuegos. Esto se debe a que las GPU están diseñadas para manejar el procesamiento de gráficos complejos y pueden proporcionar un renderizado rápido y de alta calidad en 3D.
- Computación de alto rendimiento: El cloud computing basado en GPU se utiliza habitualmente para aplicaciones de alta computación, como el modelado y la simulación, que requieren un procesamiento rápido y eficiente de grandes cantidades de datos. Las GPU también pueden utilizarse para acelerar simulaciones, cálculos y otras tareas de alta carga computacional, lo que se traduce en resultados más rápidos y un mayor rendimiento.
"Para respaldar una amplia gama de cargas de trabajo, se necesita una extensa variedad de instancias de cálculo", continúa Michels. "Lo que estamos haciendo con las GPU optimizadas para la industria es uno de los múltiples pasos que estamos dando para que nuestros clientes aumenten la diversidad de instancias en todo el continuo de computación para impulsar y potenciar las aplicaciones nativas edge."