AI Inferencing

効率的で応答性に優れた AI を実現

高性能かつ費用対効果の高い AI 推論

市場は AI トレーニングから推論に移行しつつあり、企業は低コストかつ迅速に入手できるリアルタイムの知見を必要としています。Akamai Cloud は、ユーザーにより近いところでAI の力を発揮することで、こうしたニーズに応えます。エッジでのイノベーションに関する長年にわたる経験があり、低レイテンシーのパフォーマンスを実現する堅牢かつグローバルに分散されたネットワークを基盤としているため、Akamai Cloud は AI 推論に最適なプラットフォームです。

企業の AI モデルを合理化して、応答性と低コストを実現します

ai inference performance icon

比類のないパフォーマンス

AI 推論のワークロードをユーザーの近くに移動して実行し、一元化されたクラウドソリューションと比べてレイテンシーを最大 80% 削減します。

費用対効果が高い

経済的な GPU および CPU コンピューティングオプションを活用し、Akamai ネットワーク上の AI モデルの推論処理を高速化します。

ai inference scale icon

スケーラブル

グローバルに分散された分散型クラウドネットワーク上で、種類豊富な AI モデルを展開します。

機能

  • 仮想マシン(VM) — コンピューティング用 CPU、GPU、VPU
  • 専用 GPU — 推論用に最適化された Nvidia RTX 4000 ADA GPU
  • EdgeWorkers — 推論用の軽量のコードをエッジで実行
  • コンテナ — Linode Kubernetes Engine(LKE)を使用して K8s のコンテナ化されたアプリケーションを効率的にオーケストレーションし、ハイパフォーマンスなスケーラビリティを実現
  • Akamai App プラットフォーム — Kubernetes フレームワークで AI アプリケーションを迅速に起動
  • ストレージ — ブロックストレージ、オブジェクトストレージ、低レイテンシーの EdgeKV、およびマネージド型データベースを介したデータアクセス
  • ネットワーク — トラフィック管理、負荷分散、制御のセキュリティを確保
AI Inferencing のユースケース

スマート・チェックアウト・システム

小売店のレジでの体験を変革

レジに設置したカメラの動画フィードを利用して、店舗でのリアルタイムの意思決定を可能にします。小売製品の多様なデータセットに基づいてトレーニングされた高度なオブジェクト検出モデルとオブジェクト認識モデルをエッジで展開し、AI 推論を活用することで、瞬時に製品の識別と価格設定を行うことができます。スマート・チェックアウト・システムを導入すると、会計プロセスが大幅にスピードアップし、手動スキャンによるエラーが減少します。

ダイナミック広告

AR グラスに表示されるダイナミック広告を高度にパーソナライズ

リアルタイムのユーザー行動、人口統計、ユーザー履歴などの指標を考慮した高度なリコメンデーションシステムを使用して、カスタマイズされた広告を配信します。ユーザーエンゲージメントが向上し、広告の関連性とコンバージョン率も大幅に改善します。 

膨大な量のユーザー行動データに関するトレーニングを受けたモデルを小売環境の近くのエッジに配置して展開し、ユーザーとのやり取りをリアルタイムで即座に処理して、コンテキストに応じた製品を提案します。広告のパーソナライズにより、ショッピング体験を劇的に改善することができます。

自動品質管理

AI が監視する動画フィードで製品の欠陥を検出

製品品質検査に AI を活用すれば、カメラフィードを介して、リアルタイムの製造プロセスの自動品質管理を組み立てライン上で直接実施できます。製品画像の大量のデータセットに基づいて事前にトレーニングされた最新の画像認識モデルを使用するため、瞬時に欠陥を検出することができます。このソリューションでは、高性能な AI 推論を使用してオペレーターにタイムリーな警告を発し、欠陥の発生から是正措置までにかかる時間を大幅に短縮します。

Always-on の監視

AI が見張り役の動画監視フィードでセキュリティを強化

リアルタイムで動画フィードを分析し、疑わしい行動を検出すると即時に当局またはセキュリティチームに警告します。セキュリティの脅威に迅速に対処することで、公共/職員の安全を高めます。  

高性能な画像認識モデルとトレーニング済みのオブジェクト検出および人物再識別モデルを併用してエッジに展開することで、疑わしい行動や指名手配者を即座に検出および追跡してセキュリティを強化し、セキュリティ担当者の応答時間を大幅に短縮します。

リソース

分散型の推論 — 次の AI の開拓者

AI 業界の変化と、AI 推論が次の開拓者である理由に関する視点。

分散型クラウド:AI をエッジに導入 - 調査研究

Forrester Consulting の 2024 年の調査(Akamai が委託)では、クラウド戦略の意思決定者が抱いている分散クラウドに対する関心について調査しています。

AI 推論の効率化:低コストで高い成果を上げるために

AI 推論コストを最大 86% 削減できることが、Akamai クラウド上で安定拡散モデルを使用して実証されています。パフォーマンスを最適化し、コストを削減する戦略をご覧ください。

最大 5,000 ドルのクラウドクレジットを利用可能かご確認ください

大規模な展開、移行、アプリケーションの最適化、アーキテクチャの評価、セキュリティと信頼性の監査などを Akamai がサポートします。サポートまたはアカウントの問題については、  サポートページをご覧ください。