예, 클라우드 GPU는 기존 온 프레미스 인프라와 통합 될 수 있습니다. 이 통합을 통해 조직은 민감한 데이터 및 운영 온 프레미스에 대한 제어를 유지하면서 클라우드 컴퓨팅의 확장 성과 유연성을 활용할 수 있습니다. 고려해야 할 몇 가지 핵심 사항은 다음과 같습니다.
1. 하이브리드 배포 : 조직은 클라우드 기반 GPU 서비스를 온 프레미스 인프라와 결합하는 하이브리드 모델을 사용할 수 있습니다. 이 설정을 통해 중요한 데이터 및 응용 프로그램에 대한 제어를 유지하면서 컴퓨팅 리소스를 동적으로 확장 할 수 있습니다.
2. 원활한 통합 : NVIDIA와 같은 클라우드 제공 업체는 온 프레미스 시스템과 통합 할 수있는 솔루션을 제공합니다. 이 통합에는 클라우드 기반 GPU 리소스를 기존 인프라에 연결하여 환경간에 완벽한 데이터 전송 및 처리가 가능합니다.
3. 통합의 이점 : 클라우드 GPU를 온-프레미스 인프라와 통합하면 확장 성이 향상되고 선불 비용 감소 및 컴퓨팅 집약적 작업을위한 성능 향상을 포함하여 몇 가지 이점이 있습니다. 또한 조직은 클라우드 리소스를 활용하면서 민감한 데이터를 온-프레미스를 유지함으로써 데이터 보안 및 규정 준수를 유지할 수 있습니다.
4. 기술 고려 사항 : 클라우드 GPU를 온-프레미스 인프라와 효과적으로 통합하려면 조직은 클라우드 제공 업체 인프라와 기존 시스템 간의 호환성을 보장해야합니다. 여기에는 소프트웨어 프레임 워크와의 호환성, 네트워크 구성 및 병목 현상을 피하기 위해 데이터 전송에 충분한 대역폭을 확인하는 것이 포함됩니다 [6] [5].
인용 :[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-vscloud
[4] https://www.cloud4c.com/blogs/a-guide-to-gpu-cloud-services-is-it-right-for-your-ai-transformation
[5] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=can+nvidia+cloud+gpus++reximsing +Oon--infrastructure%2C+and+and+ ofso%2C+ 어떻게%3f
[7] https://netzary.com/gpu-solutions-cloud-on-premises/
[8] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-bet-cloud 기반 및 온 프레미스 gpus