Akamai sumó a su  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 video 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.

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 video y 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.

La necesidad de GPU optimizadas para el sector

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.

• 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.