Ναι, οι GPU του Cloud μπορεί να ενσωματωθούν με τις υπάρχουσες υποδομές στο χώρο. Αυτή η ενσωμάτωση επιτρέπει στους οργανισμούς να αξιοποιούν την επεκτασιμότητα και την ευελιξία του cloud computing διατηρώντας παράλληλα τον έλεγχο των ευαίσθητων δεδομένων και των λειτουργιών στο χώρο. Ακολουθούν ορισμένα βασικά σημεία που πρέπει να λάβετε υπόψη:
1. Υβριδική ανάπτυξη: Οι οργανισμοί μπορούν να χρησιμοποιήσουν ένα υβριδικό μοντέλο όπου συνδυάζουν τις υπηρεσίες GPU που βασίζονται σε σύννεφο με τις υποδομές τους στο χώρο. Αυτή η ρύθμιση τους επιτρέπει να κλιμακώνουν δυναμικά τους υπολογιστικούς πόρους τους διατηρώντας παράλληλα τον έλεγχο των κρίσιμων δεδομένων και εφαρμογών.
2. Ανεξάρτητη ενσωμάτωση: Οι πάροχοι σύννεφων όπως η NVIDIA προσφέρουν λύσεις που μπορούν να ενσωματωθούν με συστήματα στο χώρο. Αυτή η ενσωμάτωση περιλαμβάνει τη σύνδεση των πόρων GPU με βάση το σύννεφο με την υπάρχουσα υποδομή, επιτρέποντας την απρόσκοπτη μεταφορά δεδομένων και επεξεργασία μεταξύ περιβαλλόντων.
3. Οφέλη από την ενσωμάτωση: Η ενσωμάτωση GPU του Cloud με υποδομή στο χώρο προσφέρει διάφορα οφέλη, συμπεριλαμβανομένης της βελτιωμένης επεκτασιμότητας, μειωμένης εκ των προτέρων κόστους και βελτιωμένη απόδοση για εργασίες υπολογισμού. Επιτρέπει επίσης στους οργανισμούς να διατηρούν την ασφάλεια και τη συμμόρφωση των δεδομένων, διατηρώντας ευαίσθητα δεδομένα στο χώρο, ενώ αξιοποιούν τους πόρους cloud για επεξεργασία.
4. Τεχνικές εκτιμήσεις: Για την αποτελεσματική ενσωμάτωση των GPU του cloud με την υποδομή του cloud, οι οργανισμοί πρέπει να διασφαλίζουν τη συμβατότητα μεταξύ της υποδομής του παροχέα cloud και των υφιστάμενων συστημάτων τους. Αυτό περιλαμβάνει τον έλεγχο για συμβατότητα με τα πλαίσια λογισμικού, τις διαμορφώσεις δικτύου και την εξασφάλιση επαρκούς εύρους ζώνης για μεταφορά δεδομένων για να αποφευχθούν τα σημεία συμφόρησης [6] [5].
Αναφορές:[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-ai-transformation
[5] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=can+nvidia+cloud+gpus+be+integrated+With+Existing+on-Premises+infrastructure%2C+and+F+SO%2C+ Πώς%3f
[7] https://netzary.com/gpu-solutions-cloud-on-premises/
[8] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-cloud και-on- premises-gpus