Oui, les GPU cloud peuvent être intégrés à l'infrastructure sur site existante. Cette intégration permet aux organisations de tirer parti de l'évolutivité et de la flexibilité du cloud computing tout en maintenant le contrôle des données et des opérations sensibles sur site. Voici quelques points clés à considérer:
1. Déploiement hybride: les organisations peuvent utiliser un modèle hybride où ils combinent les services GPU basés sur le cloud avec leur infrastructure sur site. Cette configuration leur permet de mettre à l'échelle leurs ressources informatiques dynamiquement tout en maintenant le contrôle des données critiques et des applications.
2. Intégration transparente: les fournisseurs de cloud comme NVIDIA proposent des solutions qui peuvent être intégrées aux systèmes sur site. Cette intégration consiste à connecter les ressources GPU basées sur le cloud à l'infrastructure existante, permettant le transfert et le traitement sans couture des données entre les environnements.
3. Avantages de l'intégration: l'intégration des GPU cloud aux infrastructures sur site offre plusieurs avantages, notamment une évolutivité améliorée, une réduction des coûts initiaux et des performances améliorées pour les tâches à forte intensité de calcul. Il permet également aux organisations de maintenir la sécurité des données et la conformité en gardant les données sensibles sur site tout en tirant parti des ressources cloud pour le traitement.
4. Considérations techniques: Pour intégrer efficacement les GPU cloud aux infrastructures sur site, les organisations doivent assurer la compatibilité entre l'infrastructure du fournisseur de cloud et leurs systèmes existants. Cela comprend la vérification de la compatibilité avec les cadres logiciels, les configurations de réseau et la garantie de bande passante suffisante pour le transfert de données afin d'éviter les goulots d'étranglement [6] [5].
Citations:[1] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-on-premises-gpus/
[2] https://www.hyperstack.cloud/blog/case-study/how-gpus-impact-cloud-computing
[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-right-foundation-for-your-ma-transformation
[5] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=Can+nvidia+Cloud+gpus+Be+ Intentegrated+ avec Comment% 3F
[7] https://netzary.com/gpu-solutions-cloud-on-premis/
[8] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-cloud-basez-and-on-premis-gpus