Jā, mākoņa GPU var integrēt ar esošo lokālo infrastruktūru. Šī integrācija ļauj organizācijām izmantot mākoņdatošanas mērogojamību un elastību, vienlaikus saglabājot kontroli pār sensitīviem datiem un operācijām uz vietas. Šeit ir daži galvenie punkti, kas jāņem vērā:
1. Hibrīda izvietošana: organizācijas var izmantot hibrīda modeli, kurā tās apvieno ar mākoņiem balstītus GPU pakalpojumus ar savu lokālo infrastruktūru. Šī iestatīšana ļauj viņiem dinamiski samazināt skaitļošanas resursus, saglabājot kontroli pār kritiskajiem datiem un lietojumprogrammām.
2. Bezšuvju integrācija: mākoņu pakalpojumu sniedzēji, piemēram, NVIDIA, piedāvā risinājumus, kurus var integrēt ar lokālajām sistēmām. Šī integrācija ietver mākoņa balstītu GPU resursu savienošanu ar esošo infrastruktūru, ļaujot nemanāmi pārsūtīt un apstrādāt vidi.
3. Integrācijas ieguvumi: mākoņa GPU integrēšana ar lokālo infrastruktūru piedāvā vairākas priekšrocības, ieskaitot uzlabotu mērogojamību, samazinātas avansa izmaksas un uzlabotu veiktspēju aprēķināšanai intensīviem uzdevumiem. Tas arī ļauj organizācijām saglabāt datu drošību un atbilstību, saglabājot sensitīvus datus uz vietas, vienlaikus izmantojot mākoņa resursus apstrādei.
4. Tehniskie apsvērumi: Lai efektīvi integrētu mākoņu GPU ar lokālo infrastruktūru, organizācijām ir jānodrošina saderība starp mākoņu pakalpojumu sniedzēja infrastruktūru un to esošajām sistēmām. Tas ietver saderības pārbaudi ar programmatūras ietvariem, tīkla konfigurācijām un pietiekama joslas platuma nodrošināšanu datu pārsūtīšanai, lai izvairītos no sašaurinājumiem [6] [5].
Atsauces:[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.]
.
[5] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
. cik%3f
[7] https://netzary.com/gpu-solutions-cloud-on-premises/
[8] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-cloud bāzētais un on-pemise-gpus