Tak, chmurowe GPU mogą być zintegrowane z istniejącą infrastrukturą lokalną. Ta integracja pozwala organizacjom wykorzystać skalowalność i elastyczność przetwarzania w chmurze przy jednoczesnym zachowaniu kontroli nad wrażliwymi danymi i operacjami lokalizacji. Oto kilka kluczowych punktów do rozważenia:
1. Wdrożenie hybrydowe: Organizacje mogą korzystać z modelu hybrydowego, w którym łączą usługi GPU oparte na chmurze z infrastrukturą lokalną. Ta konfiguracja umożliwia im dynamiczne skalowanie zasobów obliczeniowych przy jednoczesnym zachowaniu kontroli nad krytycznymi danymi i aplikacjami.
2. Bezproblemowa integracja: dostawcy chmur, tacy jak NVIDIA, oferują rozwiązania, które można zintegrować z systemami lokalizacyjnymi. Integracja ta polega na łączeniu zasobów GPU opartych na chmurze z istniejącą infrastrukturą, umożliwiając płynne przesyłanie danych i przetwarzanie między środowiskami.
3. Korzyści z integracji: Integracja procesorów graficznych chmurowych z infrastrukturą lokalną oferuje kilka korzyści, w tym lepszą skalowalność, obniżone koszty z góry i lepszą wydajność dla zadań wymagających obliczeniowych. Umożliwia także organizacjom utrzymanie bezpieczeństwa danych i zgodności poprzez utrzymanie poufnych danych na przestrzeni, jednocześnie wykorzystując zasoby chmurowe do przetwarzania.
4. Rozważania techniczne: Aby skutecznie zintegrować chmurowe procesory graficzne z infrastrukturą lokalną, organizacje muszą zapewnić kompatybilność między infrastrukturą dostawcy chmur a ich istniejącymi systemami. Obejmuje to sprawdzenie kompatybilności z ramami oprogramowania, konfiguracji sieci i zapewnienie wystarczającej przepustowości do przesyłania danych, aby uniknąć wąskich gardeł [6] [5].
Cytaty:[1] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-on-premises-gpus/
[2] https://www.hyperstack.cloud/blog/case-study/how-gpus-impact-bloud-computing
[3] https://mobidev.biz/blog/gpu-machine-learning-on-premises-vs-bloud
[4] https://www.cloud4c.com/blogs/a-guide-to-gpu-vloud-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-Premiises+Infrastructure%2C+IF+So%2C+ Jak%3f
[7] https://netzary.com/gpu-solutions-floud-on-premises/
[8] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-bloud oparta na-on-on-premises-gpus