Akamai Inference Cloud Platform 提供全面的模型优化能力，帮助企业在不损失推理精度的前提下，提升推理性能、降低资源消耗，适配边缘节点的硬件环境。

• 模型量化：支持 INT8/FP16/FP32 精度转换，在保证推理精度损失 < 3% 的前提下，将模型体积压缩 40%-70%，推理速度提升 2-3 倍。
• 模型剪枝：自动识别并移除模型中冗余的权重和神经元，保留核心特征提取能力，剪枝后模型体积可减少 30%-60%，推理效率提升显著。
• 算子优化：针对不同硬件平台（CPU/GPU/FPGA）进行算子融合、指令优化，充分发挥硬件算力，降低推理延迟。
• 模型转换：支持跨框架模型转换，自动将 TensorFlow/PyTorch 等框架的模型转换为 ONNX/TensorRT 格式，适配边缘节点的推理引擎。
• 动态批处理：根据边缘节点负载动态调整批处理大小，在高并发场景下提升吞吐量，低并发场景下降低延迟。
• 模型缓存：支持热点模型本地缓存，减少模型加载时间，提升推理响应速度。

平台内置的模型优化工具支持自动化优化流程，用户无需专业的优化知识，即可通过简单配置完成模型优化，降低技术门槛。同时，优化后的模型可直接部署到边缘节点，无需额外的适配开发。

Akamai 全球边缘节点网络覆盖 130+ 国家/地区，400+ 城市，为 AI 推理提供广泛的边缘部署能力。边缘节点的硬件配置根据区域需求和业务场景进行优化，确保满足不同类型 AI 模型的推理需求。

节点硬件配置

• CPU 配置：Intel Xeon/Core 系列、ARM Cortex-A 系列处理器，支持多线程推理，满足轻量级 AI 模型的并发处理需求。
• GPU 配置：NVIDIA A10/A30/T4 系列、AMD Radeon Pro 系列 GPU，支持 CUDA/Tensor Cores 加速，满足计算机视觉、深度学习等复杂模型的推理需求。
• 存储配置：每个节点配备 SSD 存储，提供低延迟的模型加载和数据读写能力，存储容量根据节点类型分为 1TB-10TB 不等。
• 网络配置：10Gbps+ 网络接口，支持高速数据传输，保障推理请求和响应的低延迟传输。

节点区域分布

• 北美：覆盖美国、加拿大、墨西哥等国家的主要城市，节点数量占比 35%。
• 欧洲：覆盖英国、德国、法国、意大利等国家的主要城市，节点数量占比 30%。
• 亚太地区：覆盖中国、日本、韩国、新加坡、印度等国家/地区的主要城市，节点数量占比 25%。
• 其他地区：覆盖中东、非洲、南美等地区的核心城市，节点数量占比 10%。

用户可根据目标用户群体的地理分布，选择特定区域的边缘节点进行模型部署，实现推理服务的本地化覆盖，降低跨地域传输延迟。