Да, облачные графические процессоры могут быть интегрированы с существующей локальной инфраструктурой. Эта интеграция позволяет организациям использовать масштабируемость и гибкость облачных вычислений при сохранении управления конфиденциальными данными и операциями локально. Вот несколько ключевых моментов, которые следует рассмотреть:
1. Гибридное развертывание: организации могут использовать гибридную модель, в которой они объединяют облачные услуги графических процессоров с их локальной инфраструктурой. Эта настройка позволяет им динамически масштабировать свои вычислительные ресурсы при сохранении контроля над критическими данными и приложениями.
2. Бесплатная интеграция: облачные провайдеры, такие как Nvidia, предлагают решения, которые могут быть интегрированы с локальными системами. Эта интеграция включает в себя подключение облачных ресурсов графического процессора к существующей инфраструктуре, что позволяет обеспечить беспрепятственную передачу данных и обработку между средами.
3. Преимущества интеграции: интеграция облачных графических процессоров с локальной инфраструктурой предлагает несколько преимуществ, в том числе повышенную масштабируемость, снижение затрат на авансовые и улучшенные производительности для задач, интенсивных. Это также позволяет организациям поддерживать безопасность и соблюдение данных, сохраняя конфиденциальные данные в предложении, используя облачные ресурсы для обработки.
4. Технические соображения: Для эффективной интеграции облачных графических процессоров с локальной инфраструктурой организации должны обеспечить совместимость между инфраструктурой облачных поставщиков и существующими системами. Это включает в себя проверку для совместимости с программными рамками, конфигурациями сети и обеспечением достаточной пропускной способности для передачи данных, чтобы избежать узких мест [6] [5].
Цитаты:[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-tright-foundation-for-your-ai-трансформация
[5] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=can+nvidia+cloud+gpus+be+integrated+with+Existing+-premises+infrastructure%2C+And+if+so%2C+ Как%3f
[7] https://netzary.com/gpu-solutions-cloud-on-premises/
[8] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-cloud на основе и on-mons-gpus