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谷歌云服务如何在企业市场大展拳脚

GCE的性能和特性不断增加,但是真正部署其产品的公司很少,而且基本都是一些初创公司。...上市公司Brightcove选择将Zencoder视频编码服务运行在GCE上,虽然这项服务也可以运行在其他公有云如AWS和Rackspace上。...但看看这些博客文章的日期,几乎还是停留在2013年12月,那时GCE刚发布不久(亚马逊最早的公有云服务发布于2006年)。...事实上,我们并不是唯一一个注意到GCE缺少新客户的人,Gartner的IaaS市场分析师Lydia Leong也注意到类似情况。...当然,一些新的特性如:单一实例的多重IP地址、预测未来使用成本工具、允许下载以前开支数据的功能等可以使客户相信GCE已经更成熟了。

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    Kubernetes – Google分布式容器技术初体验

    Kubernetes设计上并未绑定Google Cloud平台,但由于以上原因,为了减少不必要的障碍,初次尝试建议使用GCE作为运行环境(尽管GCE是一个需要收费的环境)。...默认的cluster启动脚本会创建5个GCE instance,测试完需要自己及时主动删除。为了避免浪费,可以将minions减少,同时instance类型选择f1-micro。...费用方面一个f1-micro instance运行1个月大约50元人民币,因此用GCE来测试Kubernetes,如果仅是测试时候开启的话,并不会产生太多费用。...安装 kubernetes最新的relase binary版本(V0.5.1) 修改 cluster/gce/config-default.sh,主要是修改以下字段以便节约资源。...kubectl.sh create -f tomcat-pod.json 创建成功后通过 cluster/kubectl.sh get pods 来查看它所在minion及ip,可以通过curl或浏览器来访问(请开启GCE

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    业界 | 哪家GPU云提供商最合适?也许这份评测能给你答案

    评估:订购、设置和使用难度 在我之前的文章中,我曾根据自己的经验推荐使用 AWS、Softlayer 和 GCE。...与 AWS 和 GCE 所需的几秒准备时间相比,Paperspace 和 LeaderGPU 所需的准备时间稍微长一点(几分钟)。...AWS 和 GCE 在高端和低端 GPU 上的成本优势各有不同。在低端 GPU 方面 GCE 比 AWS 便宜很多,而在高端 GPU 方面 GCE 则比 AWS 稍贵一点。...在低成本方面,Paperspace 和 GCE 在专用 GPU 费率上差不多,从 0.4 美元/小时的 Quadro M4000 到 2.3 美元/小时的 Tesla V100。...对于想要实现与提供商的其它服务集成整合(人工智能集成——亚马逊的 Rekognition、谷歌的 Cloud AI)的人来说,AWS 和 GCE 可能是非常棒的选择。

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    【CPU 比 GPU 快两倍?】谷歌云 TensorFlow 基准实测意外结果

    Google Compute Engine(GCE)上,GPU 虚拟机的价格是 0.745 美元/小时起步。...这些虚拟机能以权限很低的方式提供,在 GCE 上最多持续 24 小时(可以随时终止,但极少发生)。...由于 GCE 按时间分享计算资源,虚拟机权限较低,就可以被物理机器上其他虚拟机给挤掉,之后拿不到计算资源。但也正因如此,这些虚拟机的价格仅是普通虚拟机的 20% 左右。...当然,这个假设成立的前提是 GCE 以 100% 的效率工作;而要是 GCE 没有达到 100%(这是很可能的情况),省的钱就更多了。...GCE 虚拟机成本是按比例分摊的(不像 Amazon EC2),可以简单地将实验运行的总秒数乘以虚拟机的成本(每秒)。理想情况下,这个值越低越好。

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    Nat. Commun. | Token-Mol 1.0:基于大语言模型的词元化药物设计

    Token-Mol基于Transformer解码器构建,采用因果掩码进行训练,并针对回归任务提出了高斯交叉熵损失函数(GCE),取代了传统的交叉熵损失。...高斯交叉熵(GCE) 仅基于词元的生成模型通常在回归任务中使用交叉熵损失函数,但它们往往对数值不敏感,无法捕捉数值之间的关系。...为解决这一问题,该研究针对分子性质预测中与回归相关的下游任务提出了高斯交叉熵(GCE)损失函数。为评估GCE的有效性,该研究进行了对比实验。...结果表明,缺少GCE会显著降低Token-Mol在所有数据集上的性能,均方根误差(RMSE)平均增加约12%,这凸显了GCE在回归任务中的关键作用。...与将单个数值分解为多个词元表示的RT相比,Token-Mol采用单个词元预测方法并结合GCE,在预测准确性和效率上都有显著提升。

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    聊聊损失函数1. 噪声鲁棒损失函数简析 & 代码实现

    记住这一点,因为后面的GCE和SCE其实都和MAE有着脱不开的关系。...这里对symmetric loss的论证做了简化,细节详见论文~ Generalized Cross Entropy(GCE) paper:Generalized Cross Entropy Loss...不过改变q的取值,就会发现玄妙所在 q->1: , 就是MAE Loss q->0: 根据洛必达法则,对分子分母同时求导,就会得到 , 就是Cross Entropy 所以GCE损失函数通过控制...这个和Huber Loss的设计有些相似,只不过Huber是显式的用alpha权重来融合RMSE和MAE,而GCE是隐式的融合。q->1, 对噪声的鲁棒性更好,但更难收敛。...作者还提出了截断GCE,对过大的loss进行截断,这里就不细说了~ pytorch实现如下,TF实现见文首链接 class GeneralizeCrossEntropy(nn.Module):

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