Có, GPU Cloud có thể được tích hợp với cơ sở hạ tầng tại chỗ hiện có. Tích hợp này cho phép các tổ chức tận dụng khả năng mở rộng và tính linh hoạt của điện toán đám mây trong khi duy trì kiểm soát dữ liệu nhạy cảm và hoạt động tại chỗ. Dưới đây là một số điểm chính cần xem xét:
1. Triển khai lai: Các tổ chức có thể sử dụng mô hình lai trong đó họ kết hợp các dịch vụ GPU dựa trên đám mây với cơ sở hạ tầng tại chỗ. Thiết lập này cho phép họ mở rộng quy mô các tài nguyên điện toán của họ một cách linh hoạt trong khi duy trì kiểm soát dữ liệu và ứng dụng quan trọng.
2. Tích hợp liền mạch: Các nhà cung cấp đám mây như NVIDIA cung cấp các giải pháp có thể được tích hợp với các hệ thống tại chỗ. Sự tích hợp này liên quan đến việc kết nối các tài nguyên GPU dựa trên đám mây với cơ sở hạ tầng hiện có, cho phép truyền dữ liệu liền mạch và xử lý giữa các môi trường.
3. Lợi ích của tích hợp: Tích hợp GPU đám mây với cơ sở hạ tầng tại chỗ mang lại một số lợi ích, bao gồm khả năng mở rộng nâng cao, giảm chi phí trả trước và cải thiện hiệu suất cho các nhiệm vụ chuyên sâu. Nó cũng cho phép các tổ chức duy trì bảo mật và tuân thủ dữ liệu bằng cách giữ dữ liệu nhạy cảm tại chỗ trong khi tận dụng tài nguyên đám mây để xử lý.
4. Xem xét kỹ thuật: Để tích hợp GPU đám mây với cơ sở hạ tầng tại chỗ một cách hiệu quả, các tổ chức phải đảm bảo khả năng tương thích giữa cơ sở hạ tầng của nhà cung cấp đám mây và các hệ thống hiện có của họ. Điều này bao gồm kiểm tra khả năng tương thích với các khung phần mềm, cấu hình mạng và đảm bảo đủ băng thông để truyền dữ liệu để tránh tắc nghẽn [6] [5].
Trích dẫn:[1] https:
[2] https://www.hyperstack
[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-right-foundation-for-your-ai-transformation
[5] https://www.digitalocean.com/resource/articles/cloud-gpu
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=Can+NVIDIA+cloud+GPUs+be+integrated+with+existing+on-premises+infrastructure%2C+and+if+so%2C+ Làm thế nào%3f
.
[8] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-cloud-based-and-on-premises-gpus