ใช่คลาวด์ GPU สามารถรวมเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานในสถานที่ที่มีอยู่ การรวมนี้ช่วยให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากความยืดหยุ่นและความยืดหยุ่นของการประมวลผลแบบคลาวด์ในขณะที่ยังคงควบคุมข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและการดำเนินงานในสถานที่ นี่คือประเด็นสำคัญที่ควรพิจารณา:
1. การปรับใช้ไฮบริด: องค์กรสามารถใช้แบบจำลองไฮบริดที่พวกเขารวมบริการ GPU บนคลาวด์กับโครงสร้างพื้นฐานในสถานที่ของพวกเขา การตั้งค่านี้ช่วยให้พวกเขาปรับขนาดทรัพยากรการคำนวณของพวกเขาแบบไดนามิกในขณะที่ยังคงควบคุมข้อมูลที่สำคัญและแอปพลิเคชัน
2. การรวมที่ไร้รอยต่อ: ผู้ให้บริการคลาวด์เช่น NVIDIA นำเสนอโซลูชั่นที่สามารถรวมเข้ากับระบบในสถานที่ การรวมนี้เกี่ยวข้องกับการเชื่อมต่อทรัพยากร GPU บนคลาวด์กับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ซึ่งช่วยให้สามารถถ่ายโอนข้อมูลที่ราบรื่นและการประมวลผลระหว่างสภาพแวดล้อม
3. ประโยชน์ของการรวม: การรวม GPU บนคลาวด์เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานในสถานที่ให้ประโยชน์หลายประการรวมถึงความสามารถในการปรับขนาดที่เพิ่มขึ้นลดต้นทุนล่วงหน้าและประสิทธิภาพที่ดีขึ้นสำหรับงานที่ต้องคำนวณมาก นอกจากนี้ยังช่วยให้องค์กรสามารถรักษาความปลอดภัยของข้อมูลและการปฏิบัติตามได้โดยการเก็บข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในสถานที่ในขณะที่ใช้ประโยชน์จากทรัพยากรคลาวด์สำหรับการประมวลผล
4. การพิจารณาทางเทคนิค: เพื่อรวม GPU บนคลาวด์เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานในสถานที่ได้อย่างมีประสิทธิภาพองค์กรจะต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าเข้ากันได้ระหว่างโครงสร้างพื้นฐานของผู้ให้บริการคลาวด์และระบบที่มีอยู่ ซึ่งรวมถึงการตรวจสอบความเข้ากันได้กับเฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์การกำหนดค่าเครือข่ายและการสร้างความมั่นใจว่าแบนด์วิดท์ที่เพียงพอสำหรับการถ่ายโอนข้อมูลเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาคอขวด [6] [5]
การอ้างอิง:[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-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-premises+infastructure%2C+and+F+So%2C+ %3f
[7] https://netzary.com/gpu-solutions-cloud-on-premises/
[8] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-bleoud-y-and-on-premises-gpus