Google Cloud AI Infrastructure Bewertungen & Produktdetails

Dramatische Kosteneinsparungen bei KI-Inferenz und -Training

TPUs bieten eine 4-mal bessere Leistung pro Dollar für Inferenz im Vergleich zu Nvidia-GPUs, wobei Unternehmen wie Midjourney die Kosten um 65 % senken, nachdem sie zu EngageBay gewechselt sind. Salesforce und Cohere berichten von 3-fachen Durchsatzgewinnen bei EngageBay. Eine dreijährige TCO-Analyse für 1.000-Geräte-Implementierungen zeigt Einsparungen von 8,8 Millionen US-Dollar bei TPUs im Vergleich zu H100, angetrieben durch Energieeffizienz und wirtschaftliche Vorteile pro Arbeitslast.

2. Überlegene Energieeffizienz und Leistung

Googles TPUv7 (Ironwood) ist 100 % besser in der Leistung pro Watt als ihr TPUv6e (Trillium). TPUv7 Ironwood hat eine Spitzenrechenleistung von 4.614 TFLOP/s FinancesOnline. Ein TPU v5e-Pod liefert bis zu 100 Billiarden int8-Operationen pro Sekunde oder 100 PetaOps Rechenleistung.

Flexibilität über Hardware-Optionen hinweg

Mit Google Cloud können Sie aus GPUs, TPUs oder CPUs wählen, um eine Vielzahl von Anwendungsfällen zu unterstützen, einschließlich Hochleistungstraining, kostengünstiger Inferenz und großflächiger Datenverarbeitung. Diese Flexibilität bedeutet, dass Sie nicht an einen einzigen Anbieter oder eine einzige Architektur gebunden sind. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Manchmal muss man die relevante Dokumentation ständig überprüfen, und die Parameter, die für die Entwicklung eines bestimmten Modells konfiguriert werden können, beinhalten oft Konzepte, die sorgfältig gelesen werden müssen, um KEINE Fehler bei der Erstellung dieser Modelle zu machen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Google Cloud bietet leistungsstarke Werkzeuge und Maschinen (wie TPUs), um KI schneller zu entwickeln und auszuführen. Es ist einfach, die Kapazität zu erhöhen oder zu verringern, und es funktioniert gut mit anderen Google-Produkten. Es hält Daten sicher und bietet weltweit gute Leistung. Gut für geschäftskritische und Unternehmens-Workloads. Benutzer finden die Dokumentationen, Anleitungen, Foren usw. von Google im Allgemeinen gründlich, was besonders bei kleineren oder weniger dringenden Problemen hilft. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der Support von Google Cloud kann langsam sein, insbesondere bei niedrigeren Plänen. Die Preisgestaltung ist komplex und die Kosten können schnell steigen. Einige Tools und Regionen sind schwer zu nutzen oder nicht überall verfügbar. Der Basis- oder Support auf niedrigerer Ebene neigt dazu, generische Ratschläge zu geben, anstatt maßgeschneiderte oder tiefgehende technische Lösungen anzubieten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich nutze es als Teil meiner Arbeit beim Erstellen von Websites für Immobilienunternehmen in den USA, und was mir am meisten gefällt, ist, wie stabil und schnell es ist. Es hilft mir, Bilder zu verarbeiten, Daten zu verwalten und KI-Funktionen in Immobilienangebote zu integrieren, ohne die Websites zu verlangsamen. Es verbindet sich auch gut mit anderen Google Cloud-Tools, sodass ich keine Zeit mit dem Wechseln zwischen Plattformen verliere. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Manchmal fühlt sich die Einrichtung etwas technisch an, und die Preisinformationen könnten leichter verständlich sein. Aber sobald alles läuft, funktioniert es reibungslos und unterstützt meine täglichen Aufgaben ohne Probleme. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was mir am meisten gefällt, ist, wie einfach es ist, Rechenressourcen für das Training und die Bereitstellung von KI-Modellen zu skalieren. In meinem Team nutzen wir die Google Cloud AI-Infrastruktur, um maschinelle Lernexperimente durchzuführen, Deep-Learning-Modelle zu trainieren und Datenverarbeitungspipelines zu verwalten. Die Integration mit Vertex AI, BigQuery und Cloud Storage macht den Arbeitsablauf nahtlos und ermöglicht es uns, von der Datenvorbereitung zur Modellbereitstellung in einer Umgebung zu wechseln.

Die Plattform liefert konsistente Leistung – selbst bei hoher Auslastung bleiben Betriebszeit und Antwortzeiten ausgezeichnet. Die Flexibilität, zwischen GPUs und TPUs für verschiedene Arbeitslasten zu wählen, hilft, sowohl Kosten als auch Leistung zu optimieren. Sie ist auch gut dokumentiert, was die Automatisierung und Orchestrierung über Cloud Functions oder Kubernetes für erfahrene Benutzer unkompliziert macht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Preismodell kann komplex sein, insbesondere für lang andauernde GPU- oder TPU-Trainingsjobs. Es braucht Zeit, um die Optionen zur Kostenoptimierung zu verstehen und die Ressourcenkontingente richtig zu konfigurieren. Die anfängliche Einrichtung für benutzerdefinierte Umgebungen und IAM-Berechtigungen erfordert einige Cloud-Expertise. Sobald jedoch alles konfiguriert ist, läuft alles reibungslos und zuverlässig. Auch wenn der Support im Allgemeinen reaktionsschnell ist, wäre mehr Echtzeitunterstützung bei Produktionsvorfällen hilfreich. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Google Cloud AI-Infrastruktur bietet unvergleichliche Skalierbarkeit und Leistung für das Training und die Bereitstellung großer KI- und ML-Modelle. Die TPUs und GPUs sind unglaublich leistungsstark und für Deep-Learning-Workloads optimiert, was die Trainingszeit erheblich verkürzt. Ich schätze auch die Integration mit Vertex AI, die das Management des Modelllebenszyklus vereinfacht. Die Netzwerkzuverlässigkeit und die globale Reichweite von Google Cloud machen es ideal für Unternehmen, die geschäftskritische KI-Anwendungen betreiben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die größte Herausforderung ist die komplexe Einrichtung und Preisstruktur, die es neuen Nutzern erschweren kann, die Kosten abzuschätzen, insbesondere bei der dynamischen Skalierung von Arbeitslasten. Einige fortgeschrittene Konfigurationen erfordern tiefgehendes Cloud-Fachwissen, und die Dokumentation kann für nicht-technische Teams etwas schwer verständlich sein. Außerdem könnte die Abrechnung über verschiedene Dienste (Rechenleistung, Speicher, KI-APIs) einheitlicher und transparenter sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag es wirklich, wie einfach es ist, Ressourcen beim Training großer Modelle zu skalieren. Die Leistung ist solide, und die Integration mit Tools wie Vertex AI und TensorFlow macht den gesamten Prozess reibungsloser. Es spart viel Zeit, weil man sich nicht viel um die Verwaltung von Servern oder die Einrichtung kümmern muss. Die GPUs und TPUs laufen schnell, und insgesamt fühlt es sich stabil und gut optimiert für KI-Projekte an. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Preisgestaltung kann etwas schwierig zu verstehen sein, besonders wenn man mehrere Experimente durchführt. Manchmal braucht es zusätzliche Zeit, um die richtige Konfiguration oder Kostenschätzung herauszufinden. Auch wenn die Dokumentation ziemlich detailliert ist, könnte sie für Anfänger leichter zu verstehen sein. Abgesehen davon ist es eine großartige Plattform, sobald man sich daran gewöhnt hat. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die KI-Infrastruktur von Google Cloud ist darauf ausgelegt, jede Phase des maschinellen Lernlebenszyklus zu erleichtern, von der anfänglichen Entwicklung bis hin zur Bereitstellung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Kosten können bei groß angelegten oder besonders komplexen Projekten ziemlich hoch werden. Außerdem gibt es eine steile Lernkurve, da die effektive Nutzung der Plattform beträchtliche Fachkenntnisse sowohl im Bereich des maschinellen Lernens als auch der Google Cloud-Dienste erfordert. Ein weiteres Problem ist die Anbieterbindung, was bedeutet, dass es ein schwieriger Prozess sein kann, Ihr Projekt zu einem anderen Cloud-Anbieter zu verlagern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Google Cloud AI-Infrastruktur überzeugt mit ihren leistungsstarken TPUs und flexiblen GPU-Optionen, die schnelles, skalierbares Training für fortschrittliche KI-Modelle ermöglichen. Die einheitlichen Tools von Vertex AI vereinfachen den gesamten ML-Zyklus, reduzieren den betrieblichen Aufwand und beschleunigen die Entwicklung. Ihre Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit und nahtlose Integration machen sie zu einer herausragenden Wahl für KI-Teams. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Google Cloud AI-Infrastruktur kann teuer sein, mit einer komplexen Preisgestaltung, die schwer abzuschätzen ist. TPU-Workflows haben eine Lernkurve, und einige Tools wirken weniger ausgereift als die der Konkurrenz, was zusätzliche Einrichtung und Fachwissen erfordert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag, dass es eine starke Leistung für das Training und den Betrieb von KI-Modellen bietet. Die Einrichtung ist reibungslos, und es verbindet sich gut mit anderen Google Cloud-Tools. Es ist schnell, skalierbar und eignet sich hervorragend für die Verarbeitung großer Datensätze. Das Dashboard ist auch übersichtlich und leicht verständlich, sobald man sich daran gewöhnt hat. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einige Dienstleistungen können teuer werden, wenn man nicht vorsichtig mit der Nutzung ist. Es braucht auch etwas Zeit, um alle verfügbaren Optionen und Werkzeuge zu erlernen. Einige Dinge könnten in der Dokumentation besser erklärt werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag seine nahtlose Skalierbarkeit und Integration mit Vertex AI, was das Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen viel schneller und effizienter macht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Preisgestaltung kann verwirrend und manchmal höher als erwartet sein, und die Lernkurve ist für Anfänger etwas steil. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.