AI基础设施的建设不应追逐硬件潮流，而在于为任务选择最合适的工具。
Akamai全球分布式边缘网络能独特地为实时应用提供可扩展、高性价比的AI推理服务。通过对CPU的战略性使用，Akamai进一步降低了多种推理工作负载的成本与能耗，且无需牺牲性能。
决策边界：CPU 还是 GPU？
下表将助您根据模型架构、延迟需求与部署环境，做出正确的基础设施选择。
表1：CPU与GPU适用场景对照
在 Akamai Cloud 上部署 AI 推理的 9 个步骤
以下将指引您如何使用基础设施即代码(IaC)在Akamai Cloud上快速部署AI应用。利用Terraform，您能以最小手动成本，在边缘快速创建可扩展、可移植的环境。
开始前，请仔细阅读每一步骤，确保理解流程以高效完成设置。
- 准备环境
- 克隆或分叉项目仓库
- 妥善保存密钥信息
- 按需配置（可选）
- 初始化并应用配置
- 设置自定义域名（可选）
- 访问应用
- 成本估算
- 清理资源
1. 准备环境
若已完成以下步骤，可跳过。但请确保在配置基础设施前所有前置条件均已满足。
- 安装Terraform : HashiCorp ，使用Terrform在 Linode 上配置基础设施
- 生成API令牌：Akamai 个人访问令牌管理指南
- 注册SSH密钥：SSH 密钥生成指南
2. 克隆或fork项目仓库
-
进入您想要存放项目的文件夹，例如：cd ~/Projects
-
运行 git clone github.com/jgdynamite1...
-
进入项目目录：cd moviemind-public
注意：若您计划对代码进行修改，应首先 Fork 此代码库：
- 访问您正在使用的 GitHub 代码库页面。
- 点击页面右上角 Watch 和 Star 选项卡之间的 Fork 按钮。
- 随后即可创建属于您自己的 jgdynamite10/moviemind-public.git 代码库副本。
3.妥善保存密钥信息
遵循开发安全最佳实践，保护敏感数据。
注意：切勿将密码、密钥和令牌存入GitHub，请将 .env、secrets.tfvars 等文件加入 .gitignore。
4. 按需配置（可选）
编辑 variables.tf中的可定制变量，使基础设施符合应用需求：
- Label: 为实例命名以便追踪
- Region: 选择靠近用户或数据源的位置
- Instance_type: 根据工作负载匹配计算资源（见表2）
表2：实例类型及适用场景
注意：请在基础设施配置完成后再设置域名变量，以确保所需信息可用。
5. 初始化并应用配置
运行 terraform plan 预览Terraform将创建、修改或销毁的资源，此操作不会实际应用配置，是验证变量与配置是否正确的好方法。
设置变量后，初始化Terraform工作区并应用配置以部署基础设施：
terraform init
terraform apply -var-file="secrets.tfvars"
Terraform会在创建资源前请求确认。此过程大约需要5至10分钟。完成后，将输出实例的公网IP及其他有用信息。
6. 设置自定义域名（可选）
若需使用品牌域名，请遵循Akamai配置自定义域名指南并启用HTTPS加密。
提示：若部署到计算实例，请创建一条A记录指向实例的公网IP。为加速DNS解析，建议将TTL降至300秒。
7. 访问应用
部署完成后，Terraform会输出实例的公网IP。
- 等待约1分钟，待服务完全初始化。
- 在浏览器中访问：https://<您的实例IP>:8080
若访问遇到问题，请参考下一节的故障排除提示。
8. 成本估算
使用Akamai云服务成本计算器来配置和估算基础设施成本，并可对比Akamai与AWS、GCP和Azure的定价，了解潜在节省。
9. 清理资源
若不再需要该基础设施，请运行：terraform destroy，并同时清理：
- DNS记录（如果使用了自定义域名）
- 本地的密钥或临时文件
故障排除提示
配置问题：
- 运行 terraform validate 检查语法错误或缺失变量。
- 确保API令牌有效且账户配额充足。
服务器创建卡住或离线
若过程卡顿超过3分钟或无进展，或服务器看似创建但持续离线，最佳选择是删除此服务器并重新运行 terraform apply -var-file="secrets.tfvars"。
Terraform 无法建立 SSH 连接
确保SSH代理正在运行且已添加SSH密钥。
进程在任何阶段卡住
若部署过程卡顿超过3分钟且无进展，请按 Ctrl+C 中断，然后重新运行 terraform apply -var-file="secrets.tfvars"，通常可解决问题。
应用无法加载
- 确认使用的IP地址和端口正确。
- 使用 dig 或 nslookup 验证域名解析是否正确。
- 若SSL证书配置失败（常见原因），请重新运行 terraform apply 命令。
- 检查防火墙规则与端口开放状态。
- 在Akamai Linode控制台确认SSH密钥与实例状态。
- 使用 curl 或 Postman 测试API端点。
若以上步骤未能解决问题，请查看Akamai服务日志或联系Akamai技术支持团队获取进一步协助。
恭喜！
您已成功在Akamai边缘平台上使用CPU部署了AI推理服务。此设置支持多种实时应用，并可扩展自定义域名、HTTPS及可扩展基础设施。
匹配硬件与用例，避免浪费时间和金钱
评估AI推理硬件时，不应只关注算力，更需思考CPU和GPU如何与您的机器学习任务及数据集相匹配。多核CPU能高效处理序列任务、控制功能及数据处理；而GPU则为深度神经网络、大语言模型及其他高性能计算工作负载提供强大的并行处理能力。
CUDA或Tensor等框架利用GPU加速器来提升模型训练速度、减少瓶颈，尤其适用于重度依赖矩阵乘法与高吞吐量的算法。同时，CPU对于多数推理任务仍是高性价比之选，兼具能效与跨计算系统的可移植性。
无论您的AI项目涉及聊天机器人、生成式AI还是数据科学的大型数据集，理解CPU与GPU（以及Intel、AMD和NVIDIA的各类产品）的核心差异，都将助您精准匹配硬件与用例，避免浪费训练时间与基础设施成本。