Avis et détails du produit Google Cloud AI Infrastructure

Économies de coûts dramatiques sur l'inférence et l'entraînement de l'IA

Les TPU offrent une performance par dollar 4 fois meilleure pour l'inférence par rapport aux GPU Nvidia, avec des entreprises comme Midjourney réduisant les coûts de 65 % après avoir changé pour EngageBay. Salesforce et Cohere rapportent des gains de 3 fois avec EngageBay en termes de débit. Une analyse TCO sur trois ans pour des déploiements de 1 000 appareils montre des économies de 8,8 millions de dollars avec les TPU par rapport au H100, grâce à l'efficacité énergétique et à l'économie par charge de travail.

2. Efficacité énergétique et performance supérieures

Le TPUv7 (Ironwood) de Google est 100 % meilleur en performance par watt que leur TPUv6e (Trillium). Le TPUv7 Ironwood a un taux de performance computationnelle de pointe de 4 614 TFLOP/s FinancesOnline. Un pod TPU v5e offre jusqu'à 100 quadrillions d'opérations int8 par seconde, soit 100 petaOps de puissance de calcul.

Flexibilité à travers les options matérielles

Avec Google Cloud, vous pouvez choisir parmi des GPU, des TPU ou des CPU pour prendre en charge une variété de cas d'utilisation, y compris l'entraînement haute performance, l'inférence à faible coût et le traitement de données à grande échelle. Cette flexibilité signifie que vous n'êtes pas lié à un seul fournisseur ou à une seule architecture. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, vous devez constamment revoir la documentation pertinente, et les paramètres qui peuvent être configurés pour le développement d'un modèle particulier ont tendance à impliquer des concepts qui doivent être lus attentivement afin de NE PAS faire d'erreurs lors de la génération desdits modèles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Google Cloud offre des outils et des machines puissants (comme les TPU) pour construire et exécuter l'IA plus rapidement. Il est facile de monter ou de descendre en échelle et fonctionne bien avec les autres produits de Google. Il garde les données en sécurité et offre de bonnes performances dans le monde entier. Idéal pour les charges de travail critiques et d'entreprise. Les utilisateurs trouvent généralement que les documents, guides, forums, etc., de Google sont complets, ce qui aide particulièrement pour les problèmes plus petits ou moins urgents. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le support de Google Cloud peut être lent, surtout sur les plans inférieurs. Sa tarification est complexe, et les coûts peuvent augmenter rapidement. Certains outils et régions sont difficiles à utiliser ou ne sont pas disponibles partout. Le support de base ou de niveau inférieur a tendance à offrir des conseils génériques plutôt que des solutions techniques sur mesure ou approfondies. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je l'utilise dans le cadre de mon travail de création de sites web pour des entreprises immobilières aux États-Unis, et ce que j'aime le plus, c'est sa stabilité et sa rapidité. Il m'aide à traiter les images, à gérer les données et à intégrer des fonctionnalités d'IA dans les annonces immobilières sans ralentir les sites. Il se connecte également bien avec d'autres outils de Google Cloud, ce qui m'évite de perdre du temps à passer d'une plateforme à l'autre. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, la configuration semble un peu technique, et les détails de tarification pourraient être plus faciles à comprendre. Mais une fois que tout est en marche, cela fonctionne sans problème et soutient mes tâches quotidiennes sans souci. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'aime le plus, c'est la facilité avec laquelle il est possible de faire évoluer les ressources de calcul pour l'entraînement et le déploiement des modèles d'IA. Dans mon équipe, nous utilisons l'infrastructure AI de Google Cloud pour exécuter des expériences d'apprentissage automatique, entraîner des modèles d'apprentissage profond et gérer des pipelines de traitement de données. L'intégration avec Vertex AI, BigQuery et Cloud Storage rend le flux de travail fluide, nous permettant de passer de la préparation des données au déploiement des modèles dans un même environnement. La plateforme offre des performances constantes — même sous de lourdes charges de travail, le temps de disponibilité et les temps de réponse restent excellents. La flexibilité de choisir entre les GPU et les TPU pour différents types de charges de travail aide à optimiser à la fois le coût et la performance. Elle est également bien documentée, ce qui rend l'automatisation et l'orchestration via Cloud Functions ou Kubernetes simples pour les utilisateurs expérimentés. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le modèle de tarification peut être complexe, surtout pour les tâches d'entraînement de GPU ou TPU de longue durée. Il faut du temps pour comprendre les options d'optimisation des coûts et configurer correctement les quotas de ressources. La configuration initiale pour les environnements personnalisés et les autorisations IAM nécessite une certaine expertise en cloud. Cependant, une fois configuré, tout fonctionne de manière fluide et fiable. De plus, bien que le support soit généralement réactif, une assistance plus en temps réel lors des incidents de production serait utile. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'infrastructure AI de Google Cloud offre une évolutivité et des performances inégalées pour l'entraînement et le déploiement de grands modèles d'IA et de ML. Les TPU et GPU sont incroyablement puissants et optimisés pour les charges de travail d'apprentissage profond, réduisant considérablement le temps d'entraînement. J'apprécie également l'intégration avec Vertex AI, qui simplifie la gestion du cycle de vie des modèles. La fiabilité du réseau et la portée mondiale de Google Cloud en font une solution idéale pour les entreprises exécutant des applications d'IA critiques. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le plus grand défi est la configuration complexe et la structure tarifaire ; il peut être difficile pour les nouveaux utilisateurs d'estimer les coûts, surtout lorsqu'ils augmentent les charges de travail de manière dynamique. Certaines configurations avancées nécessitent une expertise approfondie en cloud, et la documentation peut être un peu dense pour les équipes non techniques. De plus, la facturation à travers différents services (Calcul, Stockage, API d'IA) pourrait être plus unifiée et transparente. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime vraiment la facilité avec laquelle il est possible d'augmenter les ressources lors de l'entraînement de grands modèles. Les performances sont solides, et l'intégration avec des outils comme Vertex AI et TensorFlow rend l'ensemble du processus plus fluide. Cela permet de gagner beaucoup de temps car il n'est pas nécessaire de se soucier beaucoup de la gestion des serveurs ou de la configuration. Les GPU et TPU fonctionnent rapidement, et dans l'ensemble, cela semble stable et bien optimisé pour les projets d'IA. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La tarification peut devenir un peu compliquée à comprendre, surtout lorsque vous menez plusieurs expériences. Parfois, déterminer la bonne configuration ou l'estimation des coûts prend un peu plus de temps. De plus, la documentation est assez détaillée mais pourrait être plus facile à suivre pour les débutants. À part cela, c'est une excellente plateforme une fois que vous vous y habituez. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'infrastructure d'IA de Google Cloud est conçue pour faciliter chaque étape du cycle de vie de l'apprentissage automatique, couvrant tout, du développement initial au déploiement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le coût peut devenir assez élevé pour des projets à grande échelle ou particulièrement complexes. De plus, il y a une courbe d'apprentissage abrupte, car utiliser la plateforme efficacement exige une expertise considérable à la fois en apprentissage automatique et en services Google Cloud. Une autre préoccupation est la dépendance au fournisseur, ce qui signifie que déplacer votre projet vers un autre fournisseur de cloud peut être un processus difficile. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'infrastructure AI de Google Cloud excelle avec ses TPU haute performance et ses options GPU flexibles, permettant un entraînement rapide et évolutif pour des modèles AI avancés. Les outils unifiés de Vertex AI simplifient l'ensemble du cycle d'expérimentation ML, réduisant les charges opérationnelles et accélérant le développement. Sa fiabilité, sa rapidité et son intégration transparente en font un choix remarquable pour les équipes AI. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'infrastructure AI de Google Cloud peut être coûteuse, avec une tarification complexe difficile à estimer. Les flux de travail TPU ont une courbe d'apprentissage, et certains outils semblent moins matures que ceux des concurrents, nécessitant une configuration supplémentaire et une expertise. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime qu'il offre de bonnes performances pour l'entraînement et l'exécution de modèles d'IA. La configuration est fluide, et il se connecte bien avec les autres outils de Google Cloud. Il est rapide, évolutif, et fonctionne très bien pour gérer de grands ensembles de données. Le tableau de bord est également clair et facile à comprendre une fois que vous vous y habituez. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Certains services peuvent devenir coûteux si vous n'êtes pas prudent avec leur utilisation. Il faut également un peu de temps pour apprendre toutes les options et outils disponibles. Quelques éléments pourraient être mieux expliqués dans la documentation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime sa scalabilité transparente et son intégration avec Vertex AI, ce qui rend la création, l'entraînement et le déploiement des modèles beaucoup plus rapides et efficaces. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La tarification peut être déroutante et parfois plus élevée que prévu, et la courbe d'apprentissage est un peu raide pour les débutants. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.