比較GPU記憶體與架構,從RTX到資料中心加速器,並在一個控制台中檢查配置。
按CPU、記憶體與作業模型選擇虛擬機、專用伺服器與容器基礎設施。
探索目錄
規劃模型託管、推理、訓練與微調的基礎設施,明確考量記憶體與工作負載需求。
比較物件、區塊與檔案存儲、備份與快照,根據存取模式、耐用性需求與還原流程。
規劃公開 IP、私有網路、防火牆、DNS 與負載平衡,並搭配計算資源。
為開發者、AI 團隊、SaaS 應用和渲染提供工作負載指南,包括基礎設施選擇和大小調整問題。
了解每小时、每月和使用计费,比较 GPU 规格并在控制台中查看当前价格。
GLOBALATLAS AI · 容器基礎設施
將應用程式及其依賴封裝在容器映像中,以實現可重複部署。
版本化的映像和啟動命令
CPU/記憶體限制、端口與健康檢查
容器生命週期外的持久資料
容器包裝不包括協調。若需跨節點協調工作負載,請選擇 Kubernetes。
指定图像、CPU 和内存限制、持久数据和暴露端口。容器不自动包含数据库或备份。
虛擬機提供隔離的操作系統,專用伺服器保留實體機器,容器打包應用。在比較容量前,請選擇運營模型。
物件存儲提供API,區塊存儲附加磁碟,共享文件系統則為文件存儲。備份為獨立的還原副本,不可取代工作磁碟。
保持備份副本並使用備份保險庫來建立、列出和還原備份。
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