- Akamai Technologies und Neural Magic haben eine strategische Partnerschaft geschlossen, um die Deep-Learning-KI-Fähigkeiten auf der verteilten Computerinfrastruktur von Akamai zu verbessern.
- Die Software von Neural Magic ermöglicht es Deep-Learning-Modellen, effizient auf CPU-basierten Servern zu laufen und ergänzt die Edge-Computing-Fähigkeiten von Akamai.
- Die Zusammenarbeit zielt darauf ab, Innovationen bei der KI-Inferenz am Edge voranzutreiben und Organisationen eine geringere Latenz, verbesserte Leistung und Kosteneinsparungen für datenintensive KI-Anwendungen zu bieten.
Akamai Technologies, das Cloud-Unternehmen, das das Online-Leben antreibt und schützt, undNeural Magic, ein Softwareanbieter, der sich auf die Beschleunigung von KI-Workloads spezialisiert hat, haben diese Woche eine strategische Partnerschaft angekündigt, die darauf abzielt, die Deep-Learning-Fähigkeiten auf der verteilten Computerinfrastruktur von Akamai zu verbessern. Die Zusammenarbeit wird Unternehmen eine leistungsstarke Plattform bieten, um Deep-Learning-KI-Software effizient auf CPU-basierten Servern auszuführen.
Die Lösung von Neural Magic ermöglicht es Deep-Learning-Modellen, auf kostengünstigen CPU-Servern zu laufen, anstatt teure GPU-Ressourcen zu nutzen. Durch den Einsatz automatisierter Model-Sparsification-Technologien beschleunigt die Software KI-Workloads und dient als CPU-Inferenz-Engine. Dies ergänzt die Fähigkeit von Akamai, Anwendungen am Edge zu skalieren, zu schützen und zu verteilen, und ermöglicht die Bereitstellung von Fähigkeiten auf der weltweit verteilten Computerinfrastruktur von Akamai. Die Partnerschaft wird Organisationen eine geringere Latenz und verbesserte Leistung für datenintensive KI-Anwendungen bieten.
Darüber hinaus wird die Zusammenarbeit voraussichtlich Innovationen bei der KI-Inferenz am Edge in verschiedenen Branchen vorantreiben. Die kombinierten Fähigkeiten von Akamai und Neural Magic eignen sich besonders für Anwendungen, die in der Nähe des Edge massive Datenmengen erzeugen, und bieten erschwingliche Rechenleistung und Sicherheit nahe der Datenquellen. Akamai hat kürzlich seineInitiative Generalized Edge Compute (Gecko)angekündigt, die Cloud-Computing-Fähigkeiten in sein breites Edge-Netzwerk integriert, um solche Anwendungen und Workloads zu unterstützen.
Wir beabsichtigen, KI intelligenter und schneller zu machen. Die Skalierung der einzigartigen Fähigkeiten von Neural Magic zur Ausführung von Deep-Learning-Inferenzmodellen auf Akamai bietet Organisationen Zugang zu dringend benötigten Kosteneinsparungen und überlegener Leistung, während sie KI-Anwendungen schnell einführen.
Ramanath Iyer, Chefstratege bei Akamai
In der Zwischenzeit äußerte Ramanath Iyer, Chefstratege bei Akamai, die Absicht, die Effizienz und Geschwindigkeit der KI zu verbessern und Organisationen Kosteneinsparungen und höhere Leistung zu bieten, während sie KI-Anwendungen einführen.
Akamai und Neural Magic haben beide ihren Ursprung am Massachusetts Institute of Technology (MIT) und unterhalten ihre Hauptsitze in der Nähe.
Das Akamai Qualified Compute Partner Programgewährleistet die Interoperabilität lösungsbasierter Dienste mit den Cloud-Computing-Diensten von Akamai und bietet Kunden einfachen Zugang zu den Diensten, die von Akamais Technologiepartnern angeboten werden. Diese Dienste durchlaufen einen strengen Qualifikationsprozess, um ihre Bereitstellung und Skalierbarkeit auf der weltweit verteiltenAkamai Connected Cloudzu gewährleisten.
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Über Akamai
Akamai, das eine wichtige Rolle bei der Stromversorgung und dem Schutz des Online-Lebens spielt, bietet eine massiv verteilte Edge- und Cloud-Plattform zur Erstellung, Bereitstellung und Sicherung digitaler Erlebnisse auf der ganzen Welt. Die Akamai Connected Cloud bringt Anwendungen und Erlebnisse näher an die Nutzer und mildert gleichzeitig Bedrohungen.
Über Neural Magic
Neural Magic beschleunigt KI für Unternehmen, indem es Open-Source-Modelle optimiert, um effizient auf Standardhardware zu laufen. Das Unternehmen wurde von einem MIT-Professor und einem KI-Forscher gegründet und erleichtert die kosteneffiziente Weiterentwicklung von KI-Initiativen in die Produktion, ohne Kompromisse bei Leistung und Genauigkeit einzugehen.