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Segments de marché
Petite entreprise (61.5% des avis)
Petite entreprise (61.5% des avis)
Pros & Cons
Pas assez de données
Pas assez de données
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Aucun tarif disponible
AWS Trainium
Note
(14)4.5 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (61.5% des avis)
Pros & Cons
Pas assez de données
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur AWS TrainiumNVIDIA CUDA GL
Note
(39)4.4 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (61.5% des avis)
Pros & Cons
Pas assez de données
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur NVIDIA CUDA GLRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que NVIDIA CUDA GL excelle dans l'entraînement de modèles avec un score de 9,1, soulignant son support robuste pour les frameworks d'apprentissage profond, tandis que AWS Trainium, avec un score de 8,1, est noté pour ses capacités d'entraînement de modèles légèrement moins efficaces.
- Les critiques mentionnent que NVIDIA CUDA GL offre une fonctionnalité de glisser-déposer supérieure dans le développement de modèles, avec un score de 9,2, ce qui simplifie considérablement l'expérience utilisateur par rapport au score de 8,5 d'AWS Trainium dans la même catégorie.
- Les utilisateurs de G2 soulignent la qualité du support pour AWS Trainium, qui a reçu un score de 8,8, indiquant un système de support plus réactif comparé au score de 8,3 de NVIDIA CUDA GL, où les utilisateurs ont signalé des temps d'attente plus longs pour l'assistance.
- Les utilisateurs sur G2 apprécient la scalabilité des deux produits, avec NVIDIA CUDA GL obtenant un score de 9,2 et AWS Trainium un score de 9,0, mais les critiques mentionnent que la scalabilité de CUDA GL est particulièrement bénéfique pour les petites entreprises cherchant à croître sans frais généraux significatifs.
- Les critiques disent que NVIDIA CUDA GL brille dans ses algorithmes préconstruits, avec un score de 9,0, que les utilisateurs trouvent particulièrement utiles pour le déploiement rapide de modèles d'apprentissage automatique, tandis que le score de 8,6 d'AWS Trainium dans ce domaine suggère moins d'options pour les utilisateurs cherchant des solutions rapides.
- Les utilisateurs rapportent qu'AWS Trainium a un léger avantage dans la compréhension du langage naturel avec un score de 8,9, tandis que le score de 8,6 de NVIDIA CUDA GL indique qu'il pourrait ne pas être aussi optimisé pour les tâches de PNL, ce qui pourrait être un facteur décisif pour les entreprises axées sur les applications textuelles.
AWS Trainium vs NVIDIA CUDA GL
- AWS Trainium et NVIDIA CUDA GL répondent tous deux aux exigences de nos évaluateurs à un taux comparable.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que AWS Trainium est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de AWS Trainium à NVIDIA CUDA GL.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
AWS Trainium
Aucun tarif disponibleNVIDIA CUDA GL
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
AWS Trainium
Aucune information sur l'essai disponibleNVIDIA CUDA GL
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
9.0
12
9.0
30
Facilité d’utilisation
8.6
12
7.7
30
Facilité d’installation
Pas assez de données
Pas assez de données
Facilité d’administration
Pas assez de données
Pas assez de données
Qualité du service client
8.8
12
8.3
27
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
Pas assez de données
Pas assez de données
Orientation du produit (% positif)
10.0
13
5.4
28
Fonctionnalités
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
8.9
10
Pas assez de données
Système
8.5
8
Pas assez de données disponibles
Développement de modèles
9.2
8
Pas assez de données disponibles
8.5
8
Pas assez de données disponibles
9.0
8
Pas assez de données disponibles
9.1
9
Pas assez de données disponibles
Développement de modèles
8.8
7
Pas assez de données disponibles
Services d’apprentissage automatique/profond
8.9
6
Pas assez de données disponibles
8.6
6
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Pas assez de données disponibles
9.3
7
Pas assez de données disponibles
Services d’apprentissage automatique/profond
8.9
6
Pas assez de données disponibles
8.8
8
Pas assez de données disponibles
déploiement
8.5
9
Pas assez de données disponibles
8.8
8
Pas assez de données disponibles
9.2
8
Pas assez de données disponibles
IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
AWS TrainiumetNVIDIA CUDA GL est catégorisé comme Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Catégories uniques
AWS Trainium n'a aucune catégorie unique
NVIDIA CUDA GL est catégorisé comme Autre développement
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
AWS Trainium
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
NVIDIA CUDA GL
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Logiciels informatiques
23.1%
Sécurité informatique et réseau
15.4%
Technologies et services d’information
7.7%
Services d’information
7.7%
Automatisation industrielle
7.7%
Autre
38.5%
Logiciels informatiques
23.1%
Technologies et services d’information
10.3%
Recherche
7.7%
comptabilité
7.7%
Fabrication électrique/électronique
5.1%
Autre
46.2%
Meilleures alternatives
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