Schnellere KI beginnt mit semantischem Caching
Fastly AI Accelerator
Verbessern Sie die KI-Performance mit intelligentem Caching, das Ihre Daten versteht. Fastlys AI Accelerator steigert die Performance beliebter LLMs wie OpenAI und Google Gemini um das Neunfache. Kein Neuaufbau erforderlich, nur eine Codezeile.
Warum Ihre KI-Workloads einen Caching-Layer benötigen
KI-Workloads können mehr als eine Größenordnung langsamer sein als die Verarbeitung ohne LLM. Ihre Nutzer spüren den Unterschied zwischen zehn Millisekunden und mehreren Sekunden, und bei Tausenden von Anfragen spüren das auch Ihre Server.
Semantisches Caching ordnet Queries Konzepten als Vektoren zu und speichert Antworten auf Fragen, unabhängig davon, wie sie gestellt werden. Es wird von großen LLM-Anbietern als bewährtes Verfahren empfohlen, und AI Accelerator macht semantisches Caching einfach.
Schaffen Sie effizientere Anwendungen, ohne aufwendige Large Language Models
Verbesserte Performance
Fastly macht KI-APIs schnell und zuverlässig, indem es die Anzahl der Anfragen und die Anfragezeiten mittels semantischem Caching reduziert.
Geringere Kosten
Senken Sie die Kosten, indem Sie weniger vorgelagerte APIs nutzen und stattdessen Inhalte direkt aus dem Fastly Cache ausliefern.
Gesteigerte Produktivität unter Entwicklern
Sparen Sie wertvolle Entwicklerzeit und vermeiden Sie es, das Rad neu zu erfinden, indem Sie KI-Antworten cachen und die Leistungsfähigkeit der Fastly Plattform nutzen.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der AI Accelerator von Fastly und wie verbessert er die KI-Performance?
AI Accelerator ist eine semantische Caching-Lösung für LLM-APIs (Large Language Model), die in Anwendungen für generative KI verwendet werden. Die Verarbeitung von KI-Anfragen ist auf der Edge des Netzwerks angesiedelt, wobei die Plattform intelligentes semantisches Caching und eine optimierte Auslieferung nutzt, um sicherzustellen, dass Unternehmen Nutzern schnellere KI-Antworten bereitstellen können. Weniger Anfragen an die LLM-API führen zudem zu Einsparungen bei den Token-Kosten.
Wie ermöglicht Fastly KI-Beschleunigung auf der Edge?
Fastly unterstützt die AI-Beschleunigung, indem es die Verarbeitung von K-Anfragen, deren Optimierung und die Zustellung von Antworten näher an die Endnutzer verlagert. Anstatt jede einzelne Anfrage an ein zentrales Rechenzentrum oder einen LLM-Anbieter mit hoher Latenz zurückzuleiten, optimiert das globale Edge-Netzwerk von Fastly den Traffic-Verkehr, um den Durchsatz erheblich zu verbessern und die Round-Trip-Zeiten zu reduzieren. Dieser Ansatz ist besonders effektiv bei Inferenz-Workloads mit hohem Volumen, bei denen bereits Millisekunden Verzögerung das Nutzererlebnis beeinträchtigen können.
Was ist semantisches Caching und wie optimiert Fastly damit die Kosten für LLMs?
Semantisches Caching ist eine Technik, die ähnliche oder inhaltlich gleichwertige KI-Antworten erkennt und wiederverwendet, anstatt nur exakte Übereinstimmungen zwischen gespeicherten Antworten zu berücksichtigen. Dabei wird die Anfrage in kleinere, bedeutungsvolle Konzepte zerlegt, mit denen zukünftige Anfragen verstanden und abgeglichen werden können – auch wenn diese nicht identisch, sondern nur semantisch ähnlich sind. Fastly wendet semantisches Caching auf der Edge an, um redundante LLM-Inferenz-Aufrufe zu reduzieren, Token-Kosten zu senken und stets schnellere KI-Antworten zu liefern. Dies ist besonders wertvoll für Chatbots und virtuelle Assistenten, Code-Generatoren, Tools zur Erstellung von Inhalten und Wissensdatenbanken.
Wie verbessert Fastly die Performance-Optimierung von LLMs?
Die wichtigste Performance-Kennzahl für KI-Anwendungen ist, wie schnell ein Nutzer eine Antwort erhält. Traditionelle LLMs sind rechenintensiv und langsam. Durch semantisches Caching kann Fastly erkennen, ob eine neue Anfrage im Wesentlichen mit einer vorherigen identisch ist. In diesen Fällen liefert Fastly die Antwort direkt von der Edge aus. Dies reduziert die Latenz von Sekunden (Wartezeit für die Antwortgenerierung durch das LLM) auf Millisekunden (Bereitstellung einer vorab zwischengespeicherten Antwort) und bedeutet eine enorme Leistungssteigerung für den Endnutzer.
Kann Fastly die Infrastrukturkosten für KI-Apps reduzieren?
Ja. Durch die Nutzung von semantischem Caching reduziert Fastly die Anzahl der Aufrufe, die die Backend-LLM-Anbieter erreichen müssen. Dies senkt die Inferenzkosten, verringert die Auslastung des Origin-Servers und hilft Teams, ihre Ausgaben bei steigender KI-Nutzung unter Kontrolle zu halten – ohne Abstriche bei Antwortgeschwindigkeit oder User Experience.
Wie lässt sich Fastly AI in bestehende AI-Stacks und Anbieter integrieren?
Fastly bietet einen hochperformanten Auslieferungs- und Optimierungs-Layer, der sich nahtlos vor die bestehende KI-Infrastruktur und die LLM-Anbieter einer Organisation schaltet. Da er als leistungssteigernder Proxy und nicht als Ersatz für bestimmte Modelle fungiert, können Entwicklerteams KI-Workloads beschleunigen, ohne ihre zugrunde liegenden Frameworks, Deployment-Pipelines oder die Auswahl spezifischer Modelle zu ändern.
Ist Fastly AI für Enterprise- und produktionsgerechte KI-Workloads geeignet?
Ja. Fastly AI wurde für KI-Apps in Enterprise-Größe entwickelt, die Zuverlässigkeit, Sicherheit und vorhersehbare Performance erfordern. Sie bietet die Steuerungsmöglichkeiten, Observability und Skalierbarkeit, die CTOs und Plattformverantwortliche für den produktiven Betrieb von KI-Workloads benötigen, und ermöglicht gleichzeitig schnellere KI-Erlebnisse für Endnutzer weltweit.
Welche Arten von KI-Anwendungsfällen profitieren am meisten von Fastly AI?
Fastly AI eignet sich hervorragend für konversationelle KI und Kundensupport, KI-gestützte Suche und Wissensdatenbanken, Echtzeit-Personalisierung und Content-Generierung sowie agentische Workflows. Jede App, bei der die Optimierung der LLM-Performance und Antworten mit niedriger Latenz entscheidend sind, kann von den edge-basierten semantischen Caching-Funktionen von Fastly profitieren.