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。
依照 CPU、記憶體與作業系統模型選擇虛擬機、專用伺服器與容器基礎設施。
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規劃模型託管、推論、訓練與微調的基礎建設，並明確列出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，依照存取模式、耐用性需求與還原流程。
規劃公共 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 應用與渲染提供工作負載指南，包括基礎設施選擇與大小調整問題。
了解每小時、每月與用量計費，比較 GPU 規格並在控制台查看最新價格。
GLOBALATLAS AI · 雲端計算
虛擬機隔離作業系統；實體伺服器保留主機；容器封裝應用。在進行 CPU 和 RAM 大小調整前，請選擇運作邊界。
運行獨立的作業系統，用於網頁應用、API 與背景服務。
虛擬私有伺服器適用於具有預測性作業系統與部署流程的小型應用。
當您需要控制作業系統、套件、服務和應用程式運行時，請使用虛擬機（VM）。
預留實體伺服器以滿足硬體隔離與一致的主機配置需求。
裸金屬提供工作負載一台實體機器，而非虛擬伺服器抽象。
CPU 計算處理一般應用邏輯、工作人員與工作負載，不含 GPU 加速。
以記憶體為中心的配置適用於內存資料集、快取與較大資料庫工作集。
以 CPU 為重點的配置適合平行工作者、建構與批次處理。
將應用程式與其相依性封裝在容器映像中，以實現可重複部署。
Kubernetes 基礎設施：在 GlobalAtlas AI 中的配置選擇、尺寸需求與可用性檢查。
沒有通用的每 GPU 價格。區域、GPU 數量、主機資源、計費模式與可用性決定特定方案。
物件存儲提供 API，區塊存儲附加磁碟，共享檔案系統則為檔案存儲。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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