অন-প্রিমিস এবং অন-ক্লাউড ডিজাইনের মধ্যে ট্রেডঅফ

টেবিলে বিশেষজ্ঞরা: সেমিকন্ডাক্টর ইঞ্জিনিয়ারিং কীভাবে এবং কেন কোম্পানিগুলি অন-প্রিমিসে এবং ক্লাউডে কাজ ভাগাভাগি করছে, এবং ফিলিপ স্টেইনকে, সহকর্মী, CAD পরিকাঠামো এবং ভৌত নকশার সাথে কী কী বিষয়ে সতর্কতা অবলম্বন করতে হবে তা নিয়ে আলোচনা করেছেন এএমডি; মহেশ তুরাগা, ক্লাউডের বিজনেস ডেভেলপমেন্টের ভাইস প্রেসিডেন্ট ক্যাডেন্স ডিজাইন সিস্টেম; রিচার্ড হো, লাইটম্যাটারের ভাইস প্রেসিডেন্ট হার্ডওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং; ক্রেগ জনসন, ভাইস প্রেসিডেন্ট ক্লাউড সমাধান এ সিমেন্স ডিজিটাল ইন্ডাস্ট্রিজ সফটওয়্যার; এবং রব আইটকেন, সহকর্মী সংক্ষেপ. ডিজাইন অটোমেশন কনফারেন্সে লাইভ শ্রোতাদের সামনে যে কথোপকথনটি অনুষ্ঠিত হয়েছিল তার উদ্ধৃতিগুলি নীচে দেওয়া হল৷ এই আলোচনার অংশ এক এখানে.

SE: আজ চিপ ডিজাইনে অনেক কিছু নিয়ে, আপনি কীভাবে ক্লাউড সংস্থানগুলির সাথে সেরা ROI অর্জন করবেন?

স্টেইনকে: ক্লাউড সক্ষমতার জন্য ওয়ার্কফ্লো নির্বাচন করার সময়, আমরা ডেটা দেখে শুরু করি। কোনটির কাছে ডেটার একটি পরিচালনাযোগ্য সেট রয়েছে যা এনক্যাপসুলেট করা যেতে পারে, কোনও ধরণের গণনা করার জন্য ক্লাউড-হোস্টেড ডেটা সেন্টারে স্থানান্তরিত করা যেতে পারে এবং তারপরে যুক্তিসঙ্গত পরিমাণে ফলাফল ফিরে আসে? আমরা যে ক্ষেত্রগুলিতে ফোকাস করেছি তার মধ্যে একটি হল ফ্রন্ট-এন্ড যাচাইকরণ। সেখানে আমার পছন্দের প্রবাহের মধ্যে রয়েছে আমাদের বিল্ডগুলিকে অন-প্রিমিসে রাখা, পরীক্ষার উদ্দীপনার সাথে মডেলটিকে বান্ডিল করা এবং ক্লাউড কম্পিউটে প্রকৃত সিমুলেশন কার্যকলাপ করতে পাঠানো। অন্য শ্রেণীর কাজের লোড যেগুলির জন্য আমরা ক্লাউড সক্ষমতা করেছি তা হল ফুল-চিপ যাচাইকরণ ওয়ার্কলোড, স্থির সময়, শারীরিক যাচাইকরণ এবং শক্তির জন্য ফুল-চিপ সাইনঅফ চলে — প্রধানত কারণ একটি স্থান-এবং-রুট ধরনের পরিবেশে, আপনি প্রবেশ করতে পারেন দৈনিক ইসিও বা নিয়মিত ইসিওগুলির একটি নিয়মিত ক্যাডেন্স যা ঘটছে এবং পরিবর্তন করছে এবং ইতিমধ্যেই একটি ডেটা ম্যানেজমেন্ট সেটআপ রয়েছে, ডিজাইনের রিলিজ সহ। তাই আমরা সেই রিলিজ মেকানিজমের মধ্যে হুক লাগাতে সক্ষম হয়েছি, এটিকে শুধুমাত্র আমাদের নিজস্ব ডেটা সেন্টারে স্থানীয় রিলিজ ভলিউমের মধ্যে রাখার জন্য নয়, কিন্তু তারপর সেই ডেটাটিকে একটি ক্লাউড ডেটা সেন্টারে ঠেলে দিতে যা সেগুলি কার্যকর করার জন্য নির্বাচিত হয়েছে। চাকরি একটি বড় কাজের চাপের বিষয়ে একটি উদ্বেগ হল যে আপনি যদি ইতিমধ্যেই আপনার মার্জড ওয়েসিস করে থাকেন, অথবা আপনি যদি আপনার ডিজাইনের জন্য সমস্ত চশমা সংগ্রহ করে থাকেন যা আপনি স্ট্যাটিক টাইমিং চালাতে চান, তবে এটি স্থানান্তরের জন্য ডেটার একটি উল্লেখযোগ্য অংশ। একেবারে. কিন্তু ব্লক-লেভেল রিলিজ পদ্ধতি আপডেট করার মাধ্যমে, প্রতিটি ব্লক সারাদিন রিলিজ হওয়ার সাথে সাথে তারা এগিয়ে যায়। এইভাবে আপনি ক্লাউড-হোস্টেড, কম লেটেন্সি সহ ফুল-চিপ বিশ্লেষণ কাজ শুরু করতে পারেন। আমি যে প্রধান চ্যালেঞ্জটি দেখেছি তা হল সেই বড় কাজগুলি চালানোর জন্য যথেষ্ট মেমরি সহ ভাল ক্লাউড ভিএমগুলিতে অ্যাক্সেস। এটি আরেকটি স্থান যা আমরা আমাদের ক্লাউড অংশীদারদের অফার করার জন্য চাপ দিতে থাকি — চিপ ডিজাইন কোম্পানিগুলির ব্যবহারের জন্য প্রচুর RAM সহ সমাধান৷

এসই: প্রেম বনাম ক্লাউডে কাজের চাপ কখন করা উচিত সে সম্পর্কে আপনি কী পরামর্শ দিতে পারেন?

আইটকেন: একটি আকর্ষণীয় গতিশীলতা আছে যা আমরা কেবল এই প্যানেলের প্রতিনিধিদের মধ্যে দেখতে পাই, কারণ রিচার্ড যেভাবে এটির কাছে যেতে পারে এবং ফিল যেভাবে এটির কাছে যেতে পারে তা ভিন্ন হবে। প্রয়োজনের পরিপ্রেক্ষিতে চূড়া এবং উপত্যকার মধ্য দিয়ে যাওয়া একটি নকশার উপর খুব মনোযোগ দেওয়া হয়। এএমডিতে, সম্ভবত, অনেকগুলি ডিজাইন সব সময় চলছে, তাই তারা যা করার চেষ্টা করছে তার পরিপ্রেক্ষিতে একটি প্রাথমিক প্রচেষ্টা রয়েছে। আপনি যদি এমন একটি বিশ্বে যাওয়ার চেষ্টা করছেন যেখানে আপনি ক্লাউডে আপনার সমস্ত ডিজাইন করতে যাচ্ছেন, এবং আপনার কাছে একটি অন-প্রিম ডেটা সেন্টার না থাকাই ভালো হবে, তাহলে কোন পরিকাঠামোর অর্থ হয়? আপনি যেভাবে ক্লাউডকে ব্যাকআপ এবং সম্প্রসারণ ক্ষমতা হিসাবে ব্যবহার করছেন তার চেয়ে ভিন্ন হতে চলেছে আপনার ইতিমধ্যেই একটি বিশাল পরিকাঠামোর জন্য।

এসই: ব্যবহারিকভাবে বলতে গেলে, আপনি কীভাবে সিদ্ধান্ত নেবেন?

হো: আপনি তথ্য দেখুন. আপনার কত তথ্য আছে? আপনি কত ডেটা জেনারেট করতে যাচ্ছেন? এবং আপনি কি ফিরে প্রয়োজন? এটিকে সফল করার মূল বিষয় হল আপনি যে তথ্যটি ক্লাউড থেকে ফিরে পেতে চান। অন-প্রিম ন্যূনতম হতে হবে, তাই এটি শুধুমাত্র রিপোর্ট এবং আপনার রিগ্রেশনের ফলাফল যা প্রদর্শিত হবে। আমাদের নির্মাণ আসলে আমাদের ছোট অন-প্রেমের উপর। আমরা এটিকে শিপ আপ করি এবং সেখানে আমাদের সিমুলেশনগুলি চালাই এবং আমরা আমাদের নিজস্ব কভারেজ বিশ্লেষণ করি। তারপরে আমরা ফলাফলগুলি ফেরত পাঠাই, এবং এটি খুব ছোট, এবং এটি ভাল। ব্যাক-এন্ড আলাদা। ফিজিক্যাল ডিজাইনের অংশে, আপনি ডিজাইনটি সেখানে পাঠান, আপনি চান যতক্ষণ আপনি পারেন এটি ক্লাউডে থাকতে পারে কারণ সেই ডেটাবেসগুলি বিশাল, এবং আপনি সত্যিই চান না যে এটি আবার ফিরে আসুক। সেই সময়ে, এটি একটি পরিষেবা হিসাবে পরিকাঠামো। আপনি শুধু আপনার লোকেদের ক্লাউডে লগ ইন করুন এবং আপনি জিডিএস না পাওয়া পর্যন্ত সেখানে সমস্ত শারীরিক ডিজাইন করুন। সেখানে, এটি মেশিনের ভিতরের জিনিস - আপনি কত মেমরি পেতে পারেন? যে সীমাবদ্ধ এক. ক্লাউডে খুব বড় ভার্চুয়াল মেশিন থাকা আসলে খুব ব্যয়বহুল। প্রায়ই এটি আপনার নিজের কিনতে সস্তা. আমরা খরচ সম্পর্কে কথা বলিনি. মেঘের দাম মানুষ যা ভাবে তা নয়। এটা বেশ উঁচু. এটি প্রায়শই অন-প্রেমের চেয়ে বেশি হয়, তাই আপনাকে নমনীয় হওয়ার সুবিধা পেতে এবং বড় মেমরি সংস্থানগুলিতে অ্যাক্সেস পেতে এর ভারসাম্য বজায় রাখতে হবে। এবং যেভাবে দেখায় তা প্রতিটি গ্রাহকের জন্য খুব স্বতন্ত্র হতে চলেছে।

জনসন: এই প্রশ্নটি সত্যিই এটি করার ROI এর সাথে সম্পর্কিত। পরিবেশের ব্যবহারকারী হিসাবে আপনি কী অর্জন করার চেষ্টা করছেন তার উপর এটি নির্ভর করে এবং এটি চ্যালেঞ্জের অংশ। ক্লাউডে তারা কী করতে চায় এবং সেই সুবিধা কাটাতে তারা কতটা আক্রমনাত্মকভাবে ব্যয় করতে ইচ্ছুক তা বের করার জন্য প্রতিটি কোম্পানি তাদের কৌশলের উপর ভিত্তি করে নিজস্ব গণনা করে। অন্য উপাদান হল রিটার্ন যা আপনি পরিমাপ করেন মালিকানার খরচের চেয়ে আলাদা। ROI-এর "R" অংশের তুলনায় মালিকানার মোট খরচ-বিশ্লেষণ করার ক্ষেত্রে আমরা আরও ভাল হতে পারি, যেটিকে তখন আরও অস্পষ্ট বিষয়গুলিকে থ্রুপুট সময় এবং বাজার থেকে বাজারের সুবিধার মধ্যে আনতে হবে।

আইটকেন: এমনকি লেটেন্সির মতো সহজ কিছু দিয়েও, যখন আপনি একটি টুল চালাচ্ছেন এবং প্রতিক্রিয়ার সময় হল, 'আমি মাউস সরিয়েছি এবং তারপর কিছুক্ষণ পরে কিছু ঘটে', এটি খুব হতাশাজনক হতে পারে।

তুরাগা: ঐতিহাসিকভাবে, যদি আমরা ক্লাউডের জন্য ROI দেখি, সেখানে তিনটি শ্রেণির টুল রয়েছে যা ক্লাউডকে খুব কার্যকরভাবে লিভারেজ করতে পারে। প্রথমে ডিজাইন সংস্থা, ডিজাইনের পুনরাবৃত্তি, যাচাইকরণ সহ রিগ্রেশন। দ্বিতীয়টি হল যেখানে ভারী কম্পিউট লোড সহ দীর্ঘ সময় ধরে চলমান সিমুলেশন রয়েছে এবং বিভিন্ন ক্ষেত্রে কম্পিউট অ্যালগরিদমগুলির সুবিধা নিতে তারা খুব ভালভাবে স্কেল করতে পারে। তৃতীয়টি হল ইন্টারেক্টিভ টাইপ, যেমন টুলগুলির জন্য লেটেন্সি প্রয়োজন এবং প্রচুর সহযোগিতা বৃদ্ধির প্রয়োজন। এগুলি হল তিনটি বিভাগের টুল যা ক্লাউড থেকে সেরা ROI পায়৷ এবং আবার, প্রতিটি গ্রাহকের পরিস্থিতির উপর নির্ভর করে, তারা ক্লাউডে কোন টুল শুরু করতে চায় তার উপর নির্ভর করে। আমাদের কিছু গ্রাহক যাচাইকরণের সাথে শুরু করেছেন, তবে এটি আপনার নির্দিষ্ট গ্রাহক পরিস্থিতির উপর নির্ভর করে।

SE: ক্লাউড ব্যবহারকারীদের জন্য, আপনি কীভাবে আপনার ক্লাউড-ব্যবহারের মডেলের সিদ্ধান্তে পৌঁছালেন?

স্টেইনকে: আমরা কিছুক্ষণ কাছাকাছি হয়েছে. আমাদের ইতিমধ্যে একটি চমত্কার বড় ডেটা সেন্টার ছিল, তাই আমাদের শুরুতে অল-ইন করার দরকার ছিল না। আমরা মেঘ অফার আছে কি সঙ্গে আমরা কি আছে বাড়ানোর জন্য খুঁজছি ছিল. আমাদের অন-প্রিম ডেটা সেন্টার আমাদের গণনার ক্ষমতার বিপুল পরিমাণ সরবরাহ করে চলেছে। প্রকল্প আসে এবং যায়, এবং অপ্রত্যাশিত জিনিস ঘটে; সেই নমনীয়তা স্তরে রাখতে সক্ষম হওয়া এবং গণনার একাধিক উত্স রয়েছে যা থেকে আমরা টানতে পারি এমন একটি সুবিধা যা আমরা লাফ দিতে চেয়েছিলাম। এটি মেঘের জন্য আমাদের অনুপ্রেরণার একটি বড় অংশ এবং কেন আমরা সেই পথে চলেছি। আমাদের ইতিমধ্যেই সেই আগাম বিনিয়োগ ছিল তাই এটি এমন কিছু যা আমরা বাড়াতে এবং তৈরি করতে চেয়েছিলাম।

হো: আমি দুটি দৃষ্টিকোণ থেকে এর উত্তর দিতে পারি। প্রথম দৃষ্টিভঙ্গি হল যে আমি লাইটম্যাটারে থাকার আগে, আমি Google এ TPU এবং পরিকাঠামো দলে কাজ করতাম এবং আমরা সেখানে ক্লাউডও ব্যবহার করতাম। সেখানে উত্তর Lightmatter এ উত্তর থেকে ভিন্ন. আপনি যদি আপনার রেপো (ভান্ডার) অন-প্রেম বা ক্লাউডে চান তবে আপনাকে নিজেকে জিজ্ঞাসা করতে হবে এমন একটি প্রশ্ন। Google এর মতো একটি কোম্পানিতে এবং সম্ভবত AMD, তারা তাদের রেপো অন-প্রিম চায়। তারা আরও নিরাপদ বোধ করে, তারা মনে করে যে এটি তাদের নিয়ন্ত্রণে বেশি। লাইটম্যাটারের মতো একটি ছোট কোম্পানিতে, আমি অগত্যা যত্ন করি না। আমি মেঘের নিরাপত্তার সাথে স্বাচ্ছন্দ্য ছিলাম, তাই আমি ক্লাউডে একটি রেপো রাখতে পারি। এবং সেই ছোট প্রেক্ষাপটে, ক্লাউডে রেপো থাকার মানে হল আমরা ক্লাউডকে প্রায় সম্পূর্ণ পরিকাঠামো হিসেবে ব্যবহার করছি। এটা আমার অন-প্রেমের মতোই। এটাই প্রথম উদ্বেগের বিষয়। দ্বিতীয় উদ্বেগ উত্তরাধিকার. কিছু কোম্পানির উত্তরাধিকার আছে, এবং আপনি যখন উত্তরাধিকার থেকে একটি ক্লাউড-ভিত্তিক সমাধানে যাওয়ার চেষ্টা করেন, তখন আপনাকে সত্যিই বুঝতে হবে আপনি কী লাভ করছেন, যা এই প্যানেলের লক্ষ্যের সাথে কথা বলে। আমরা নির্দেশ করার চেষ্টা করছি যেখানে আপনি নমনীয়তার পরিপ্রেক্ষিতে একটি সুবিধা পাবেন, নতুন মেশিন পেতে সক্ষম হওয়ার পরিপ্রেক্ষিতে, ইত্যাদি। যেখানে এটি সত্যিই কিছু কাজের চাপের উপর নির্ভর করে, যেখানে আপনার প্রচুর সমান্তরাল রান চলছে। আপনি চলমান সার্ভার এবং কাজের একটি বড় সেট পরিচালনা করতে চান, এবং সেখানেই আপনার ক্লাউডে যাওয়া উচিত। আপনি আপনার কাজের চাপ যে সুবিধা নিতে পারেন. তারপরে, ডেটা প্রবাহে ফিরে আসা, যেখানে আপনার একটি সীমাবদ্ধতা রয়েছে, তারপরে আপনাকে সিদ্ধান্ত নিতে হবে। আমরা ক্লাউডে ফিজিক্যাল ডিজাইনের জন্য রেপো রাখার সিদ্ধান্ত নিয়েছি, কিন্তু অন্যান্য কোম্পানি তা করেনি। আমি জানি যে কোম্পানি আরো আছে. তারা অনেক ফিজিক্যাল ডিজাইন এখনও অন-প্রিম করেছে কারণ তাদের অনেক স্টোরেজ দরকার এবং এত মেশিনের প্রয়োজন নেই। তাই আপনাকে সেই প্রতিটি ক্ষেত্রেই দেখতে হবে এবং আপনার পরিস্থিতির উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নিতে হবে।

তুরাগা: আমাদের ছোট থেকে মাঝারি গ্রাহক স্টার্টআপগুলির মধ্যে অনেকেই রেপো অন-প্রিম চায় না। তাদের উত্তরাধিকার তথ্য কেন্দ্রের সমস্যা নেই, তাই তারা সত্যিই ক্লাউডকে পুরোপুরি আলিঙ্গন করছে। কিছু বড় কোম্পানি যাদের বিশাল অন-প্রিম অবকাঠামো রয়েছে তারা ইতিমধ্যেই হাইব্রিড-টাইপ মডেলে চলে যাচ্ছে।

SE: বিভিন্ন বিক্রেতাদের কাছ থেকে ক্লাউডে উপলব্ধ প্রায়-আশ্চর্যজনক সংখ্যক উদাহরণের প্রকারের সাথে, লাইসেন্সিং খরচের উপরে যা এখনও ক্লাউডের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়নি, কীভাবে ব্যবহারকারীরা তাদের কাজ চালানোর জন্য সঠিক ধরনের উদাহরণ বেছে নেওয়ার উপায় উন্নত করতে পারেন?

জনসন: এটি একটি মৌলিক জিনিস যা আমরা সমাধান করার চেষ্টা করছি। আমাদের ধারণা ছিল AMD-এর মতো কোম্পানিগুলির জন্য যারা মূলত তাদের নিজস্ব পরিকাঠামো পরিচালনা করতে চায় এবং তাদের নির্দিষ্ট উপায়ে এটিকে অপ্টিমাইজ করতে চায়, তারা আমাদের কাছ থেকে কী সাহায্য করবে তা হল অ্যাপ্লিকেশন-নির্দিষ্ট সিদ্ধান্তগুলি কী ধরনের দৃষ্টান্তগুলির সাথে কী পরিমাণ মেমরি সবচেয়ে ভাল কাজ করে, এবং হয়তো কাজের চাপ নিজেই কনফিগারেশন। তারা কীভাবে সর্বোত্তম কর্মক্ষমতার জন্য কাজ পরিচালনা করতে পারে? আমরা সেই সমস্ত কিছুকে প্যাকেজ করার চেষ্টা করি যাকে আমরা ফ্লাইট প্ল্যান বলি। বেসলাইন পরামর্শ সহ আমাদের প্রবাহের বিভিন্ন অংশের জন্য আমাদের কাছে এই ফ্লাইট পরিকল্পনাগুলি উপলব্ধ রয়েছে। একটি গ্রাহক যে ব্যবহার করতে চায়, মহান. তারা যদি এটির উপর ঝাঁকুনি দিতে চায় এবং এর থেকে উন্নতি করতে চায় তবে এটি আমাদের পক্ষেও ভাল।

আইটকেন:  Synopsys দৃষ্টিভঙ্গি একই, তবে আপনি যে নির্দিষ্ট নকশা করছেন তার উপরও একটি নির্ভরতা রয়েছে। কিছু ডিজাইনের জন্য অন্যদের তুলনায় বড় বা উচ্চতর দৃষ্টান্ত প্রয়োজন। এবং আপনার নির্দিষ্ট কর্মপ্রবাহ কি তার উপর নির্ভর করে, তারপর কিছু দৃষ্টান্ত অন্যদের তুলনায় কম বা বেশি অর্থবহ হবে। এছাড়াও, এটি শুধুমাত্র লাইসেন্সিং খরচ নয়। এটি ক্লাউডে মেশিনের খরচ যা আপনাকে ট্রেড বন্ধ করতে হবে। বড় মেশিনগুলি আরও ব্যয়বহুল, তবে সম্ভবত আপনি আপনার কাজের চাপকে কম সময়ের জন্য চালাতে পারেন এবং লাইসেন্স ফি বেশি দিতে পারেন তবে কম্পিউট ফি থেকে কম।

হো: আমাদের ফোকাস প্রকৃত রান কি পরিপ্রেক্ষিতে এটি তাকান করা হয়েছে. এটা কি একটি প্রি-চেক-ইন রান? একটি প্রি-চেক-ইন সহ, আপনি কম লেটেন্সি সহ দ্রুত দৌড়াতে চান, তাই আপনি এটির জন্য একটি সত্যিই উচ্চ-পারফরম্যান্স উদাহরণ পাবেন। এটা কি রাতারাতি রিগ্রেশন? সেক্ষেত্রে, আমি অগত্যা এটি কত দ্রুত শেষ হয় তা চিন্তা করি না। এটা শুধু রাতারাতি শেষ করতে হবে, যাতে আমি আমার রাতারাতি রিগ্রেশনের জন্য সস্তা দৃষ্টান্তের জন্য অর্থ প্রদান করতে পারি। আমরা আমাদের ক্লাউড প্রদানকারীর সাথে কাজ করি এই ধরনের চাকরি চালানোর জন্য সবচেয়ে ভালো উদাহরণ কোনটি। তারপর এটি খরচ অপ্টিমাইজ করার একটি প্রশ্ন. আপনি আপনার খরচ যতটা সম্ভব কম রাখতে চান কারণ আমি বলেছি, এটি খুব দ্রুত যোগ করে। আমরা প্রতিটি নির্দিষ্ট কাজের চাপ দেখি এবং বলি, "এর জন্য যে দৃষ্টান্তের ধরনটি প্রয়োজন?" একই সময়ে, এটি কঠিন হয়ে যায় কারণ আপনাকে তখন প্রতিটি কাজের জন্য দৃষ্টান্তের পুলগুলি পরিচালনা করতে হবে, এবং তারপরে নিশ্চিত করুন যে আপনার কাছে সেই পুল অফ দৃষ্টান্তের যথেষ্ট পরিমাণ উপলব্ধ রয়েছে যাতে সেই কাজটি আসলে যখন শুরু হয় তখন এটি একটি যুক্তিসঙ্গতভাবে চলে সময়সীমা আপনি মোতায়েন করার সাথে সাথে আপনাকে এই প্রশ্নগুলির সমাধান করতে হবে।

তুরাগা: বছরের পর বছর ধরে আমরা কিছু সেরা অনুশীলন তৈরি করেছি। প্রাথমিকভাবে, যখন আপনি নিশ্চিত নন যে কোন ইনস্ট্যান্স টাইপ ব্যবহার করবেন, আপনি কম্পিউট এবং মেমরি বা সেই সাধারণ ইনস্ট্যান্স টাইপের মধ্যে ভারসাম্য রেখে কিছু বেছে নিন। কিন্তু তারপরে আপনি বিভিন্ন ধরণের কাজের চাপ এবং যাচাইকরণের দিকে তাকান, আপনার একটু বেশি মেমরির প্রয়োজন। সময়ের ক্ষেত্রেও একই অবস্থা। আপনার আরও বেশি মেমরি দরকার। CFD বিশ্লেষণের জন্য, আপনার GPU-এর প্রয়োজন হতে পারে। এগুলি আমাদের তৈরি করা সেরা অনুশীলনের অংশ যা আমরা গ্রাহকদের সাথে ভাগ করি।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। মোটরগাড়ি / ইভি, কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• চার্টপ্রাইম। ChartPrime এর সাথে আপনার ট্রেডিং গেমটি উন্নত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• ব্লকঅফসেট। পরিবেশগত অফসেট মালিকানার আধুনিকীকরণ। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://semiengineering.com/tradeoffs-between-on-premise-and-on-cloud-design/