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Google Cloud TPU und Xilinx Machine Learning vergleichen 
Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (36.8% der Bewertungen)
Unternehmen (46.2% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
Google Cloud TPU
Sternebewertung
(19)4.4 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (36.8% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Google Cloud TPUXilinx Machine Learning
Sternebewertung
(13)4.4 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (46.2% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über Xilinx Machine LearningZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Xilinx Machine Learning in der Hardwarebeschleunigung hervorragend ist und eine schnellere Verarbeitung komplexer Algorithmen ermöglicht, was besonders für Anwendungen auf Unternehmensebene von Vorteil ist.
- Rezensenten erwähnen, dass Google Cloud TPU eine nahtlose Integration mit TensorFlow bietet, was es zu einer bevorzugten Wahl für Benutzer macht, die Einfachheit bei der Einrichtung und Bereitstellung in ihren Machine-Learning-Workflows priorisieren.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Xilinx Machine Learning robuste Unterstützung für benutzerdefinierte Algorithmen bietet, was Entwicklern ermöglicht, Lösungen an spezifische Geschäftsanforderungen anzupassen, während Google Cloud TPU für seine voroptimierten Algorithmen bekannt ist, die den Trainingsprozess vereinfachen.
- Benutzer auf G2 geben an, dass die umsetzbaren Erkenntnisse, die von Google Cloud TPU generiert werden, benutzerfreundlicher sind, mit intuitiven Dashboards, die Teams helfen, Daten schnell zu interpretieren, während Xilinx Machine Learning eine steilere Lernkurve für ähnliche Erkenntnisse erfordert.
- Rezensenten sagen, dass die Qualität des Supports für Google Cloud TPU etwas höher ist, mit positiverem Feedback bezüglich Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft im Vergleich zu Xilinx Machine Learning, das in diesem Bereich gemischte Bewertungen erhalten hat.
- Benutzer berichten, dass, obwohl beide Produkte ähnliche Sternebewertungen haben, Xilinx Machine Learning besonders in Unternehmensumgebungen für seine Skalierbarkeit bevorzugt wird, während Google Cloud TPU von mittelständischen Benutzern für seine Kosteneffektivität und Benutzerfreundlichkeit bevorzugt wird.
Google Cloud TPU vs Xilinx Machine Learning
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Google Cloud TPU den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Xilinx Machine Learning.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Google Cloud TPU.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Xilinx Machine Learning gegenüber Google Cloud TPU.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Google Cloud TPU
Keine Preisinformationen verfügbarXilinx Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Google Cloud TPU
Keine Informationen zur Testversion verfügbarXilinx Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.0
15
8.9
9
Einfache Bedienung
9.2
15
8.7
9
Einfache Einrichtung
9.1
15
Nicht genügend Daten
Einfache Verwaltung
9.1
15
Nicht genügend Daten
Qualität der Unterstützung
8.7
14
8.3
9
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.4
14
Nicht genügend Daten
Produktrichtung (% positiv)
8.4
15
8.7
9
Funktionen
Maschinelles Lernen4 Funktionen ausblenden4 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Google Cloud TPU und Xilinx Machine Learning sind kategorisiert als Maschinelles Lernen
Einzigartige Kategorien
Google Cloud TPU hat keine einzigartigen Kategorien
Xilinx Machine Learning hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Google Cloud TPU
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Xilinx Machine Learning
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Transport/LKW/Eisenbahn
10.5%
forschung
10.5%
Gastfreundschaft
10.5%
Finanzdienstleistungen
10.5%
Banking
10.5%
Andere
47.4%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
23.1%
Halbleiter
15.4%
Marketing und Werbung
15.4%
hochschulbildung
15.4%
Bildungsmanagement
15.4%
Andere
15.4%
Hilfreichste Bewertungen
Google Cloud TPU
Hilfreichste positive Bewertung
Verifizierter Benutzer in Transportwesen/LKW-Transport/Eisenbahn
Hochleistungs-Objektspeicher und Datenbank für Anwendungen.
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Primär-/Sekundärbildung
Es gibt nicht viel, was ich gesehen habe, das mir nicht gefällt! Es ist definitiv eine gute Nutzung, die auf Unternehmen ausgerichtet ist, die häufig Computer und andere Geräte verwenden.
Xilinx Machine Learning
Hilfreichste positive Bewertung
Illakiya V.
Verifizierter Benutzer in Höhere Bildung
Es bietet dem Benutzer Flexibilität. Es ermöglicht RTL- oder Verhaltenscodierung in vielen Hardware-Beschreibungssprachen und kann zur Konfiguration vieler verschiedener Arten von FPGAs verwendet werden.
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Transportwesen/LKW-Transport/Eisenbahn
Hochleistungs-Objektspeicher und Datenbank für Anwendungen.
Illakiya V.
Verifizierter Benutzer in Höhere Bildung
Es bietet dem Benutzer Flexibilität. Es ermöglicht RTL- oder Verhaltenscodierung in vielen Hardware-Beschreibungssprachen und kann zur Konfiguration vieler verschiedener Arten von FPGAs verwendet werden.
Verifizierter Benutzer in Primär-/Sekundärbildung
Es gibt nicht viel, was ich gesehen habe, das mir nicht gefällt! Es ist definitiv eine gute Nutzung, die auf Unternehmen ausgerichtet ist, die häufig Computer und andere Geräte verwenden.
Top-Alternativen
Diskussionen
Google Cloud TPU hat keine Diskussionen mit Antworten
Xilinx Machine Learning hat keine Diskussionen mit Antworten
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