NGC

Por NVIDIA

4.5 / 5 4 reseñas
NGC

Valoración media

4 reseñas
  • En general 4.5 / 5
  • Facilidad de uso 4 / 5
  • Atención al cliente 4 / 5
  • Funciones 5 / 5
  • Relación calidad-precio 4 / 5

Detalles del producto

  • Prueba gratis No

Datos del proveedor

  • NVIDIA
  • http://www.nvidia.com

Sobre NGC

La plataforma acelerada por GPU permite a los científicos de datos administrar datos, así como también diseñar y capacitar modelos de redes neuronales.

Funciones de NGC

  • Autoaprendizaje
  • Biblioteca de algoritmos ML
  • Clasificación de documentos
  • Formación de modelos
  • Modelado de red neuronal
  • Redes neuronales convolucionales
  • Segmentación de imágenes
  • Visualización

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Traducir con Google Revisado el 5/12/2018
Technical Support Specialist
Tecnología y servicios de la información, 201-500 empleados
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5/5
En general
4 / 5
Facilidad de uso
5 / 5
Características y funcionalidad
3 / 5
Asistencia técnica
5 / 5
Relación calidad-precio
Probabilidad de recomendación:
Muy baja Muy alta

Comentarios: Helps me to keep my gaming drivers up to date for a fluid gaming experince.

Puntos a favor: Regular updates for drivers, very easy to optimise the graphics card for various uses. Helps associate different hardware for different applications.
Very useful for screen optisation.

Contras: Very large updates coming in regularly, too much RAM consuming, not for low end processors.

GPU Accelerated Cloud Review

Traducir con Google Revisado el 24/12/2018
Research Assistant
Educación superior, 1001-5000 empleados
Ha utilizado el software durante: Más de un año
Fuente de la reseña 
4/5
En general
4 / 5
Facilidad de uso
5 / 5
Características y funcionalidad
4 / 5
Asistencia técnica
4 / 5
Relación calidad-precio
Probabilidad de recomendación:
Muy baja Muy alta

Comentarios: The overall experience was good. As a researcher who uses GPUs to accelerate small kernels with hardware resources, I can easily access and run applications. However, a lot of legacy code written in OpenCL, and software controlled hardware (e.g. changing thread counts for an applications due to scaling), cannot be easily ported or run.

Puntos a favor: Ability to use GPUs online.
Multiple GPUs can be utilized at a given time.
Access to AI software, training and evaluation can be done quickly for neural networks.

Contras: Some GPU hardware access is restricted.
Legacy softwares mainly not supported.
OpenCL not supported much.

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