نعم ، يمكن دمج وحدات معالجة الرسومات السحابية مع البنية التحتية الموجودة على الحدود. يتيح هذا التكامل للمؤسسات الاستفادة من قابلية التوسع ومرونة الحوسبة السحابية مع الحفاظ على التحكم في البيانات الحساسة والعمليات المحلية. فيما يلي بعض النقاط الرئيسية التي يجب مراعاتها:
1. النشر المختلط: يمكن للمؤسسات استخدام نموذج هجين حيث تجمع بين خدمات GPU المستندة إلى مجموعة النظراء مع البنية التحتية المحلية. يمكّنهم هذا الإعداد من توسيع نطاق موارد الحوسبة ديناميكيًا مع الحفاظ على التحكم في البيانات والتطبيقات المهمة.
2. التكامل السلس: يقدم مقدمو الخدمات السحابية مثل Nvidia حلولًا يمكن دمجها مع الأنظمة المحلية. يتضمن هذا التكامل توصيل موارد GPU المستندة إلى مجموعة النظراء بالبنية التحتية الحالية ، مما يسمح بنقل البيانات السلس والمعالجة بين البيئات.
3. فوائد التكامل: يوفر دمج وحدات معالجة الرسومات السحابية مع البنية التحتية المحلية العديد من الفوائد ، بما في ذلك قابلية التوسع المعززة ، وتقليل التكاليف المقدمة ، وتحسين الأداء للمهام كثيفة الحساب. كما يسمح للمؤسسات بالحفاظ على أمان البيانات والامتثال من خلال الحفاظ على البيانات الحساسة المحلية مع الاستفادة من الموارد السحابية للمعالجة.
4. الاعتبارات الفنية: لدمج وحدات معالجة الرسومات السحابية مع البنية التحتية المحلية بفعالية ، يجب على المؤسسات ضمان التوافق بين البنية التحتية لمزود السحابة وأنظمتها الحالية. يتضمن ذلك التحقق من التوافق مع أطر البرامج وتكوينات الشبكة وضمان عرض النطاق الترددي الكافي لنقل البيانات لتجنب الاختناقات [6] [5].
الاستشهادات:[1]
[2] https://www.hyperstack.cloud/blog/case-study/how-gpus-impact-coloud-coputing
[3] https://mobidev.biz/blog/gpu-machine-learning-on-premises-vs-cloud
[4] https://www.cloud4c.com/blogs/a-guide-to--gpu-cloud-services-is-it-the-light-foundation-for-your-ai-
[5] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/؟question=can+nvidia+cloud+gpus+beBeIntegrated+with+Existing+on-Premises+Nfortructure٪2C+Ando+So٪2C+ كيف ٪ 3F
[7] https://netzary.com/gpu-solutions-cloud-on-premises/
[8] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-cloud-and-on-premises-gpus