Recensioni e Dettagli del Prodotto Google Cloud AI Infrastructure

Risparmi Drammatici sui Costi di Inferenza e Addestramento AI

I TPU offrono una performance-per-dollaro 4 volte migliore per l'inferenza rispetto alle GPU Nvidia, con aziende come Midjourney che riducono i costi del 65% dopo il passaggio a EngageBay. Salesforce e Cohere riportano guadagni di 3 volte in throughput con EngageBay. L'analisi del TCO triennale per implementazioni di 1.000 dispositivi mostra risparmi di 8,8 milioni di dollari con i TPU rispetto agli H100, grazie all'efficienza energetica e all'economia per carico di lavoro.

2. Efficienza Energetica e Performance Superiori

Il TPUv7 (Ironwood) di Google è il 100% migliore in performance per watt rispetto al loro TPUv6e (Trillium). Il TPUv7 Ironwood ha un tasso di performance computazionale di picco di 4.614 TFLOP/s FinancesOnline. Un pod TPU v5e offre fino a 100 quadrilioni di operazioni int8 al secondo, ovvero 100 petaOps di potenza di calcolo.

Flessibilità tra Opzioni Hardware

Con Google Cloud, puoi scegliere tra GPU, TPU o CPU per supportare una varietà di casi d'uso, inclusi addestramento ad alte prestazioni, inferenza a basso costo e elaborazione di dati su larga scala. Questa flessibilità significa che non sei vincolato a un singolo fornitore o architettura. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte devi rivedere costantemente la documentazione pertinente, e i parametri che possono essere configurati per lo sviluppo di un particolare modello tendono a coinvolgere concetti che devono essere letti attentamente per NON commettere errori quando si generano detti modelli. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Google Cloud offre strumenti e macchine potenti (come i TPU) per costruire ed eseguire l'IA più velocemente. È facile da scalare verso l'alto o verso il basso e funziona bene con gli altri prodotti di Google. Mantiene i dati al sicuro e offre buone prestazioni a livello mondiale. È adatto per carichi di lavoro critici e aziendali. Gli utenti generalmente trovano che la documentazione, le guide, i forum, ecc. di Google siano completi, il che aiuta soprattutto per problemi più piccoli o meno urgenti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il supporto di Google Cloud può essere lento, specialmente sui piani inferiori. La sua struttura dei prezzi è complessa e i costi possono aumentare rapidamente. Alcuni strumenti e regioni sono difficili da usare o non disponibili ovunque. Il supporto di base o di livello inferiore tende a offrire consigli generici piuttosto che soluzioni tecniche personalizzate o approfondite. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Lo uso come parte del mio lavoro nella costruzione di siti web per aziende immobiliari negli Stati Uniti, e ciò che mi piace di più è quanto sia stabile e veloce. Mi aiuta a elaborare immagini, gestire dati e integrare funzionalità AI negli annunci immobiliari senza rallentare i siti. Si connette bene anche con altri strumenti di Google Cloud, quindi non perdo tempo a passare da una piattaforma all'altra. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte la configurazione sembra un po' tecnica e i dettagli sui prezzi potrebbero essere più facili da capire. Ma una volta che tutto è in funzione, funziona senza problemi e supporta le mie attività quotidiane senza problemi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quello che mi piace di più è quanto sia facile scalare le risorse di calcolo per l'addestramento e il deployment di modelli AI. Nel mio team, utilizziamo Google Cloud AI Infrastructure per eseguire esperimenti di machine learning, addestrare modelli di deep learning e gestire pipeline di elaborazione dati. L'integrazione con Vertex AI, BigQuery e Cloud Storage rende il flusso di lavoro senza intoppi, permettendoci di passare dalla preparazione dei dati al deployment del modello in un unico ambiente. La piattaforma offre prestazioni costanti — anche sotto carichi di lavoro pesanti, il tempo di attività e i tempi di risposta rimangono eccellenti. La flessibilità di scegliere tra GPU e TPU per diversi carichi di lavoro aiuta a ottimizzare sia i costi che le prestazioni. È anche ben documentata, rendendo l'automazione e l'orchestrazione tramite Cloud Functions o Kubernetes semplici per utenti esperti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il modello di prezzo può essere complesso, specialmente per i lavori di addestramento GPU o TPU di lunga durata. Ci vuole tempo per comprendere le opzioni di ottimizzazione dei costi e configurare correttamente le quote delle risorse. L'impostazione iniziale per ambienti personalizzati e permessi IAM richiede una certa competenza nel cloud. Tuttavia, una volta configurato, tutto funziona in modo fluido e affidabile. Inoltre, sebbene il supporto sia generalmente reattivo, un'assistenza più in tempo reale durante gli incidenti di produzione sarebbe utile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'infrastruttura AI di Google Cloud offre una scalabilità e prestazioni impareggiabili per l'addestramento e il deployment di modelli AI e ML di grandi dimensioni. I TPU e i GPU sono incredibilmente potenti e ottimizzati per carichi di lavoro di deep learning, riducendo significativamente i tempi di addestramento. Apprezzo anche l'integrazione con Vertex AI, che semplifica la gestione del ciclo di vita dei modelli. L'affidabilità della rete e la portata globale di Google Cloud lo rendono ideale per le imprese che eseguono applicazioni AI critiche per il business. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La sfida più grande è la configurazione complessa e la struttura dei prezzi, che può rendere difficile per i nuovi utenti stimare i costi, specialmente quando si scalano i carichi di lavoro in modo dinamico. Alcune configurazioni avanzate richiedono una profonda competenza nel cloud, e la documentazione può risultare un po' densa per i team non ingegneristici. Inoltre, la fatturazione tra i diversi servizi (Calcolo, Archiviazione, API AI) potrebbe essere più unificata e trasparente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piace molto quanto sia facile aumentare le risorse quando si addestrano modelli grandi. Le prestazioni sono solide e l'integrazione con strumenti come Vertex AI e TensorFlow rende l'intero processo più fluido. Risparmia molto tempo perché non devi preoccuparti troppo della gestione dei server o della configurazione. Le GPU e le TPU funzionano velocemente e, nel complesso, sembra stabile e ben ottimizzato per i progetti di intelligenza artificiale. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La determinazione dei prezzi può diventare un po' complicata da capire, specialmente quando si eseguono più esperimenti. A volte, capire la configurazione giusta o stimare i costi richiede più tempo. Inoltre, la documentazione è piuttosto dettagliata ma potrebbe essere più facile da seguire per i principianti. A parte questo, è una grande piattaforma una volta che ci si abitua. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'infrastruttura AI di Google Cloud è progettata per facilitare ogni fase del ciclo di vita del machine learning, coprendo tutto, dallo sviluppo iniziale fino al deployment. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il costo può diventare piuttosto elevato per progetti su larga scala o particolarmente complessi. Inoltre, c'è una ripida curva di apprendimento, poiché utilizzare la piattaforma in modo efficace richiede una notevole competenza sia nel machine learning che nei servizi di Google Cloud. Un'altra preoccupazione è il vincolo del fornitore, il che significa che trasferire il tuo progetto a un altro fornitore di cloud può essere un processo difficile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'infrastruttura AI di Google Cloud eccelle con i suoi TPU ad alte prestazioni e opzioni GPU flessibili, consentendo un addestramento rapido e scalabile per modelli AI avanzati. Gli strumenti unificati di Vertex AI semplificano l'intero ciclo di sperimentazione ML riducendo il carico operativo e accelerando lo sviluppo. La sua affidabilità, velocità e integrazione senza soluzione di continuità lo rendono una scelta eccezionale per i team AI. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'infrastruttura AI di Google Cloud può essere costosa, con una struttura di prezzi complessa che è difficile da stimare. I flussi di lavoro TPU hanno una curva di apprendimento, e alcuni strumenti sembrano meno maturi rispetto ai concorrenti, richiedendo configurazioni aggiuntive e competenze. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Google Cloud AI è un'infrastruttura pronta per le imprese. L'integrazione con tutti i servizi AI, come per l'automazione vocale, la generazione di immagini, il controllo delle volgarità, è molto fluida. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Nessuna caratteristica negativa per l'infrastruttura AI di Google Cloud. Solo i prezzi sono un po' alti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piace che offra prestazioni elevate per l'addestramento e l'esecuzione di modelli di intelligenza artificiale. L'installazione è semplice e si integra bene con altri strumenti di Google Cloud. È veloce, scalabile e funziona benissimo per gestire grandi set di dati. Anche il cruscotto è pulito e facile da capire una volta che ci si abitua. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Alcuni servizi possono diventare costosi se non si presta attenzione all'uso. Ci vuole anche un po' di tempo per imparare tutte le opzioni e gli strumenti disponibili. Alcune cose potrebbero essere spiegate meglio nella documentazione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.