是的，云GPU可以与现有的本地基础结构集成。这种集成使组织能够利用云计算的可扩展性和灵活性，同时保持对敏感数据和运营本地的控制。这里有一些要考虑的要点：
1。混合部署：组织可以使用混合模型将基于云的GPU服务与本地基础结构相结合。此设置使他们能够动态扩展计算资源，同时保持对关键数据和应用程序的控制。
2。无缝集成：像NVIDIA这样的云提供商提供可以与本地系统集成的解决方案。这种集成涉及将基于云的GPU资源连接到现有基础架构，从而可以在环境之间进行无缝的数据传输和处理。
3。集成的好处：将云GPU与本地基础架构集成，可提供多种好处，包括提高可扩展性，降低的前期成本以及提高计算密集型任务的性能。它还允许组织通过在利用云资源进行处理的同时保持敏感的数据来维护数据安全和合规性。
4.技术考虑：要有效地将云GPU与本地基础结构集成，组织必须确保云提供商的基础架构与其现有系统之间的兼容性。这包括检查与软件框架，网络配置的兼容性，并确保足够的数据传输带宽以避免瓶颈[6] [5]。
引用：[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-to-gpu-cloud-services-is-is-is-the-right-foundation-ford-your-ai-ai-transransformation
[5] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[6] https://massedcompute.com/faq-andwers/?question=can+nvidia+cloud+gpus+be+be+integrated+wwith+existing+en-premises+infremises+infrastructure%2c+and+s+and+sso+so+so%2C+ ％3F
[7] https://netzary.com/gpu-solutions-cloud-onpremises/
[8] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-betweew-cloud-cloud-base-and-on-on-premises-gpus