Google Cloud AI Infrastructure Reseñas y Detalles del Producto

Ahorros dramáticos en costos de inferencia y entrenamiento de IA

Los TPUs ofrecen un rendimiento por dólar 4 veces mejor para la inferencia en comparación con las GPUs de Nvidia, con empresas como Midjourney reduciendo costos en un 65% después de cambiar a EngageBay. Salesforce y Cohere reportan ganancias de 3x en EngageBay en rendimiento. El análisis de TCO a tres años para despliegues de 1,000 dispositivos muestra ahorros de $8.8M en TPU frente a H100, impulsados por la eficiencia energética y la economía por carga de trabajo.

2. Eficiencia energética y rendimiento superiores

El TPUv7 (Ironwood) de Google es un 100% mejor en rendimiento por vatio que su TPUv6e (Trillium). El TPUv7 Ironwood tiene una tasa de rendimiento computacional máxima de 4,614 TFLOP/s FinancesOnline. Un pod de TPU v5e ofrece hasta 100 cuatrillones de operaciones int8 por segundo, o 100 petaOps de potencia de cómputo.

Flexibilidad en opciones de hardware

Con Google Cloud, puedes elegir entre GPUs, TPUs o CPUs para apoyar una variedad de casos de uso, incluyendo entrenamiento de alto rendimiento, inferencia de bajo costo y procesamiento de datos a gran escala. Esta flexibilidad significa que no estás atado a un solo proveedor o arquitectura. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces tienes que revisar constantemente la documentación relevante, y los parámetros que se pueden configurar para el desarrollo de un modelo en particular tienden a involucrar conceptos que deben leerse cuidadosamente para NO cometer errores al generar dichos modelos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Google Cloud ofrece herramientas y máquinas potentes (como las TPUs) para construir y ejecutar IA más rápido. Es fácil de escalar hacia arriba o hacia abajo y funciona bien con otros productos de Google. Mantiene los datos seguros y ofrece un buen rendimiento a nivel mundial. Es bueno para cargas de trabajo críticas y empresariales. Los usuarios generalmente encuentran que la documentación, guías, foros, etc., de Google son completas, lo que ayuda especialmente para problemas más pequeños o menos urgentes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El soporte de Google Cloud puede ser lento, especialmente en los planes más bajos. Su precio es complejo y los costos pueden aumentar rápidamente. Algunas herramientas y regiones son difíciles de usar o no están disponibles en todas partes. El soporte básico o de nivel inferior tiende a ofrecer consejos genéricos en lugar de ofrecer soluciones técnicas personalizadas o profundas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo uso como parte de mi trabajo construyendo sitios web para empresas inmobiliarias en los EE. UU., y lo que más me gusta es lo estable y rápido que es. Me ayuda a procesar imágenes, gestionar datos e integrar funciones de IA en los listados de propiedades sin ralentizar los sitios. También se conecta bien con otras herramientas de Google Cloud, por lo que no pierdo tiempo cambiando entre plataformas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces la configuración se siente un poco técnica, y los detalles de precios podrían ser más fáciles de entender. Pero una vez que todo está en funcionamiento, funciona sin problemas y apoya mis tareas diarias sin inconvenientes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta es lo fácil que es escalar los recursos de computación para entrenar y desplegar modelos de IA. En mi equipo, usamos la Infraestructura de IA de Google Cloud para ejecutar experimentos de aprendizaje automático, entrenar modelos de aprendizaje profundo y gestionar tuberías de procesamiento de datos. La integración con Vertex AI, BigQuery y Cloud Storage hace que el flujo de trabajo sea fluido, permitiéndonos pasar de la preparación de datos al despliegue de modelos en un solo entorno.

La plataforma ofrece un rendimiento consistente: incluso bajo cargas de trabajo pesadas, el tiempo de actividad y los tiempos de respuesta siguen siendo excelentes. La flexibilidad para elegir entre GPUs y TPUs para diferentes cargas de trabajo ayuda a optimizar tanto el costo como el rendimiento. También está bien documentada, lo que hace que la automatización y la orquestación a través de Cloud Functions o Kubernetes sean sencillas para usuarios experimentados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El modelo de precios puede ser complejo, especialmente para trabajos de entrenamiento de GPU o TPU de larga duración. Lleva tiempo entender las opciones de optimización de costos y configurar adecuadamente las cuotas de recursos. La configuración inicial de entornos personalizados y permisos de IAM requiere cierta experiencia en la nube. Sin embargo, una vez configurado, todo funciona de manera fluida y confiable. Además, aunque el soporte generalmente es receptivo, sería útil contar con más asistencia en tiempo real durante incidentes de producción. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La infraestructura de IA de Google Cloud ofrece una escalabilidad y un rendimiento incomparables para entrenar y desplegar modelos grandes de IA y ML. Las TPUs y GPUs son increíblemente potentes y están optimizadas para cargas de trabajo de aprendizaje profundo, reduciendo significativamente el tiempo de entrenamiento. También aprecio la integración con Vertex AI, que simplifica la gestión del ciclo de vida del modelo. La fiabilidad de la red y el alcance global de Google Cloud lo hacen ideal para empresas que ejecutan aplicaciones de IA críticas para el negocio. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El mayor desafío es la configuración compleja y la estructura de precios; puede ser difícil para los nuevos usuarios estimar los costos, especialmente al escalar cargas de trabajo de manera dinámica. Algunas configuraciones avanzadas requieren un profundo conocimiento de la nube, y la documentación puede ser un poco densa para los equipos que no son de ingeniería. Además, la facturación a través de diferentes servicios (Cómputo, Almacenamiento, APIs de IA) podría ser más unificada y transparente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Realmente me gusta lo fácil que es escalar recursos al entrenar modelos grandes. El rendimiento es sólido, y la integración con herramientas como Vertex AI y TensorFlow hace que todo el proceso sea más fluido. Ahorra mucho tiempo porque no tienes que preocuparte mucho por gestionar servidores o configuraciones. Las GPUs y TPUs funcionan rápido, y en general, se siente estable y bien optimizado para proyectos de IA. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los precios pueden ser un poco complicados de entender, especialmente cuando estás realizando múltiples experimentos. A veces, averiguar la configuración correcta o la estimación de costos lleva tiempo extra. Además, la documentación es bastante detallada pero podría ser más fácil de seguir para los principiantes. Aparte de eso, es una gran plataforma una vez que te acostumbras a ella. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La infraestructura de IA de Google Cloud está diseñada para facilitar cada etapa del ciclo de vida del aprendizaje automático, cubriendo todo, desde el desarrollo inicial hasta la implementación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El costo puede volverse bastante alto para proyectos a gran escala o particularmente complejos. Además, hay una curva de aprendizaje pronunciada, ya que usar la plataforma de manera efectiva requiere una considerable experiencia tanto en aprendizaje automático como en los servicios de Google Cloud. Otra preocupación es la dependencia del proveedor, lo que significa que trasladar tu proyecto a un proveedor de nube diferente puede ser un proceso difícil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La infraestructura de Google Cloud AI destaca por sus TPU de alto rendimiento y opciones flexibles de GPU, permitiendo un entrenamiento rápido y escalable para modelos avanzados de IA. Las herramientas unificadas de Vertex AI simplifican todo el ciclo de experimentación de ML, reduciendo la carga operativa y acelerando el desarrollo. Su fiabilidad, velocidad e integración sin problemas lo convierten en una opción destacada para los equipos de IA. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La infraestructura de IA de Google Cloud puede ser costosa, con una estructura de precios compleja que es difícil de estimar. Los flujos de trabajo de TPU tienen una curva de aprendizaje, y algunas herramientas parecen menos maduras que las de la competencia, requiriendo configuración adicional y experiencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta que ofrezca un rendimiento sólido para entrenar y ejecutar modelos de IA. La configuración es fluida y se conecta bien con otras herramientas de Google Cloud. Es rápido, escalable y funciona muy bien para manejar grandes conjuntos de datos. El panel también es limpio y fácil de entender una vez que te acostumbras a él. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Algunos servicios pueden volverse caros si no tienes cuidado con el uso. También lleva un poco de tiempo aprender todas las opciones y herramientas disponibles. Algunas cosas podrían explicarse mejor en la documentación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta su escalabilidad sin interrupciones y la integración con Vertex AI, lo que hace que la construcción, el entrenamiento y el despliegue de modelos sean mucho más rápidos y eficientes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los precios pueden ser confusos y a veces más altos de lo esperado, y la curva de aprendizaje es un poco pronunciada para los principiantes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.