Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon クラウドGPUは、既存のオンプレミスインフラストラクチャと統合できます


クラウドGPUは、既存のオンプレミスインフラストラクチャと統合できます


はい、クラウドGPUは既存のオンプレミスインフラストラクチャと統合できます。この統合により、組織はクラウドコンピューティングのスケーラビリティと柔軟性を活用しながら、機密データと運用のオンプレミスを制御することができます。考慮すべき重要なポイントがいくつかあります。

1.ハイブリッド展開:組織は、クラウドベースのGPUサービスとオンプレミスインフラストラクチャを組み合わせたハイブリッドモデルを使用できます。このセットアップにより、重要なデータとアプリケーションを制御しながら、コンピューティングリソースを動的にスケーリングできます。

2。シームレスな統合:NVIDIAのようなクラウドプロバイダーは、オンプレミスシステムと統合できるソリューションを提供します。この統合には、クラウドベースのGPUリソ​​ースを既存のインフラストラクチャに接続し、環境間のシームレスなデータ転送と処理を可能にします。

3。統合の利点:クラウドGPUとオンプレミスインフラストラクチャの統合は、スケーラビリティの向上、前払いコストの削減、コンピューティング集約型タスクのパフォーマンスの向上など、いくつかの利点を提供します。また、組織は、処理のためにクラウドリソースを活用しながら、機密データを維持することにより、データのセキュリティとコンプライアンスを維持することができます。

4.技術的な考慮事項:クラウドGPUをオンプレミスインフラストラクチャと効果的に統合するには、組織はクラウドプロバイダーのインフラストラクチャと既存のシステムとの互換性を確保する必要があります。これには、ソフトウェアフレームワークとの互換性、ネットワーク構成、およびボトルネックを避けるためにデータ転送に十分な帯域幅を確保することが含まれます[6] [5]。

引用:
[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-the-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+統合++existing+remises+infrastructure%2C+ and+fif+ so%2C+どのように%3f
[7] https://netzary.com/gpu-solutions-cloud-on-premises/
[8] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-betweening-cloud based-and-on-premises-gpus