21.07.1987 — Шины для спецтехники, шины для погрузчика

Виды автомобилей — Об автомобилях

В начале 20 века, когда началась эпоха автомобилей, окончательно сложились три основных вида машин или по другому виды автомобилей:

— транспортные, к ним относятся легковые, грузовые, автобусы;

— специальные;

— гоночные.

Легковой автомобиль.

К легковым автомобилям относятся авто, перевозящие до 8 пассажиров и массой машины менее 3,5 тонн. Еще интересное деление легковые автомобили получили в зависимости от рабочего объема цилиндров двигателя. Единицу измерения используют кубический сантиметр или литр. От названия «литр» пошли простонародные названия – малолитражка, микролитражка. Основное назначение легкого автомобиля это быть средством передвижения для широкого круга людей для передвижения пассажиров и небольших грузов. Этот вид автомобиля носит массовый характер. К большим легковым машинам относятся такие, как лимузины или джипы, в советское время это были правительственные чайки и ЗИЛы.

Виды кузовов автомобиля.

Для точного описание модели первой характеристикой является тип кузова машины

Отличительные особенности кузовов:

— седан. Кузов автомобиля имеет два ряда сидений, четыре двери, по две на сторону;

— лимузин. Наличие стеклянной перегородки между водителем и пассажирами, находящими сзади. Обычно в лимузине три ряда сидений, средние являются откидными.

— купе. Точный перевод названия вида с французского языка – обрезанный, укороченный. У кузова иметься только две двери, обычно задние сидения имеются, но они очень тесные, в основном предназначены для детей. Крыша купе более поката, чем у седана.

— универсал. Кузов наподобие седана, но с увеличенным багажным отсеком. Задняя стенка кузова практически вертикальная. Обычно задние сиденья имеет складную форму и могут превратить в салон в большой грузовой отсек.

— хэтчбек. Кузов что-то среднее между седаном и универсалом. Заднее стекло имеет наклонный вид.

-фургон. Кузов отличает наличие грузового отсека закрытого типа.

— кабриолет. В прошлом это название носила повозка, запряженная лошадьми и имеющая складываемую крышу (навес). Сегодня это автомобиль, двух или четырехместный у которого может механически убираться крыша в специальный отсек сзади.

— фаэтон. Отличие от кабриолета, то, что крыша имеет мягкую складную крышу.

— минивэн. Кузов имеет однообъемный, монолитный кузов, объединяющий в единый капот, салон и багажник. Обычно салон у таких автомобилей имеет три ряда сидений.

-пикап. Точный перевод с английского языка «поднимать». Машина с открытой грузовой платформой.

Грузовой автомобиль.

Грузовой автомобиль, это техническое средство, основной целью которых является перемещение грузов на расстояния.

Видов грузовых автомобилей огромно количество.

Виды грузовых автомобилей.

Тент, полуприцеп. Самый популярный вид грузовика, способен перевозить большое разнообразие грузов. Загрузка может осуществляться сбоку, сзади, сверху. Грузоподъемность до 25 тонн, объем полезного пространства грузового отсека может быть до 100 кубических метров.

Изотерм, рефрижератор. Данный автомобиль может груз в определенных термических условиях, в основном продукты питания. Рабочий диапазон поддержания температуры груза от +25 до -25 градусов Цельсия. Эксплуатация такого типа автомобиля дороже до 25%, чем обычного.

Контейнеровоз. Пригоден для транспортировки различных контейнеров. Грузоподъемность достигает 30 тонн.

Открытая бортовая. У автомобиля иметься борт, удерживающий груз на платформе. Предназначен для перевозки различных грузов, которые могут выдерживать воздействие погодных явлений.

Открытая платформа. Приспособлена для перевозки грузов, которые могут выдерживать воздействие погодных явлений.

Автоцистерна. Используется для перевозки жидких грузов. Объем перевозимой жидкости может достигать 40 кубических метров.

Автовоз. Дает возможность для перевозки несколько легковых автомобилей на специальной платформе.

Зерновоз. Приспособлен для перевозки зерна.
Самосвал. Этот вид грузовика используется для транспортировки сыпучих грузов. Грузоподъемность может достигать до 22 тонн.

Лесовоз. Он предназначен для перевозки длиномерного груза, например труб или леса.

Для более экономически выгодного и быстрого перемещения груза необходимо правильно подобрать вид грузовика, его грузоподъемность и характеристики.

Автобусы.

Автомобиль пассажирский с количеством мест от девяти, считается автобусом. У автобуса обычно иметься две или более дверей для посадки и высадки пассажиров, большое количество рядов сидений. Есть разновидность автобусов одноэтажные и двухэтажные. Автобусы, курсирующие на дальние расстояние могут иметь уборную, большой грузовой отсек. Такой вид транспорта самый популярный для городского передвижения людей в городах и поселках. Существуют и длинные автобусы, состоящие из головной части ведущей и ведомой прицепа, эти две части соединяются гибким переходом.

Специальные автомобили.

К особому виду машин относятся седельные тягачи, полуприцепы автопоездов. Общая грузоподъемность автопоезда обычно в два раза выше грузоподъемности тягача, поэтому с помощью таких видов машин перемещают (тянут) огромной массы груза.

Гоночные.

Этот вид машин используют на различного рода соревнованиях. Такие автомобили обычно не перемещаются по дорогам общего назначения, а только на спортивных трассах. Такие автомобили обычно рассчитаны на одного или двух человек. Они значительно превосходят по техническим характеристикам автомобили общего назначения. Спортивные автомобили делятся по типу соревнований, для которых они предназначены. Выделяют несколько основных типов гоночных автомобилей:

— для гонок по кольцу, эта замкнутые трассы с множеством поворотов;

— картинги, это автомобили, не имеющие кузова, но имеющие двигатель от мотоцикла

— для ралли, соревнования на пересеченной местности или дороге с продолжительностью от 1 до 3 дней;

— для ралли-рейдов, такие соревнования проводятся также как и ралли, но продолжительностью до нескольких месяцев;

— для кроссов, соревнование кольцевой гонки по дорогам или пересеченной местности.

Разобравшись в видах и классификациях автомобилей, новую тему про виды двигателей автомобилей можно прочитать на новой странице.

преимущества и недостатки — Eurorepar Авто Премиум

У каждой выпускаемой в продажу легковой машины есть две оси и четыре колеса. От работающего мотора крутящий момент передается через колеса на дорожное полотно. В сегодняшней статье вы узнаете, какие бывают типы приводов автомобилей, сколько колес начинают движение за счет работы двигателя и как машина «держит» дорогу в зависимости от типа привода.

Какой из всех типов приводов автомобилей самый лучший? Приступая к поиску ответа, следует изучить основные термины.

Устойчивость — показатель, определяющий, насколько хорошо способна машина сохранять требуемое положение на дороге (не опрокидывается, отсутствует боковое скольжение колес) при условии, что водитель не участвует в управлении: не вращает руль, не давит на газ/тормоз.

Поворачиваемость — способность машины менять траекторию движения, находясь под воздействием боковых сил: ветер и тому подобное в условиях, когда руль неподвижен.

Когда вы не поворачиваете руль, но:

радиус поворота становится больше — это значит, что поворачиваемость машины недостаточная;
радиус поворота становится меньше — в этом случае поворачиваемость слишком избыточная;
радиус поворота не изменен — тогда поворачиваемость нейтральная.

Транспортное средство с низкой поворачиваемостью будет устойчивее на дороге. Дело в том, что под воздействием боковых сил машина будет передвигаться по кривой с наибольшим радиусом. Одновременно снизится центробежная сила, а автомобиль начнет двигаться в изначальном направлении.

Управляемость — показатель, определяющий сможет ли машина менять траекторию движения, учитывая ваше управление. Управляемость и устойчивость взаимозависимы. К примеру, когда автомобиль уходит в занос, то есть происходит боковое скольжение четырех колес, он может перестать реагировать на любые ваши действия.

Склонность к заносу выше у ведущих колес. То есть, если вы начнете резко трогаться с места, в букс уйдут именно эти колеса.

Чтобы занос был невозможен, необходимо, чтобы сила сцепления колеса и асфальта стала больше, чем все силы, воздействующие на него. На ведущие колеса действует тяговое усилие, а также сила торможения. Это значит, что если появятся боковое воздействие, именно эти колеса (а не ведомые) потеряют сцепление с дорожным полотном. Но, если ваша машина с передним приводом, и вы едите на ней один (машина пустая), то в занос будет уходить задняя ось. Объясняется это тем, что она весит меньше, чем передняя, поэтому и сцепление с дорожным полотном будет хуже.

Все машины подразделяются на 3 типа: заднеприводные, переднеприводные и с полным приводом. Далее детально изучим типы приводов автомобилей, чем они отличаются, и каковы их преимущества и недостатки.

1. Задний привод

В заднеприводном автомобиле крутящий момент от мотора идет на заднюю ось. Чаще всего задний привод встречается на автомобилях российского производства, а также на машинах премиум-класса из Японии, Европы, Америки. Из всех типов приводов автомобилей именно на заднеприводной машине можно почувствовать динамику, быстро стартовать с места. Кроме того, вибрация практически отсутствует, а это значит, что комфортность передвижения на таком автомобиле повышается. Несмотря на все преимущества, у заднеприводного автомобиля есть недостатки: машину будет постоянно заносить, особенно на скользкой дороге. Если сравнивать такую машину с переднеприводной, она будет менее проходимой.

2. Передний привод

Тип переднего привода автомобиля означает, что крутящий момент от двигателя передается на переднюю ось. В основном производители выпускают с передним приводом недорогие машины, однако на рынке есть переднеприводные автомобили премиум-класса. Такая машина не уходит в занос, в особенности на неустойчивой поверхности, кроме того, проходимость по плохой дороге будет лучше в сравнении с задним приводом. Основные преимущества автомобилей с передним приводом — они практичны, их можно приобрести по приемлемой стоимости, они просты в использовании. Если вы недавно получили права, то рекомендуется в качестве первой машины выбирать именно переднеприводной автомобиль.

3. Полный привод

Тип полного привода автомобиля означает, что энергия от мотора передается на обе оси: переднюю и заднюю, то есть на все колеса машины. В зависимости от того, как происходит разделение крутящего момента, автомобили с полным приводом подразделяются на несколько видов:

Крутящий момент от двигателя передается колесам неравномерно, зависит это от состояния на дороге и качества дорожного покрытия.
Крутящий момент от мотора передается на главную ведущую ось, например на переднюю (или заднюю — зависит от конкретного автомобиля). Если ведущие колеса начинают буксовать, то частично энергия от двигателя подается на другую ось, колеса начинают подруливать.
Крутящий момент распределяется равномерно между четырьмя колесами.

Главное преимущество полного типа привода автомобиля — на нем вы сможете проехать по любой дороге, и даже при ее отсутствии. Кроме того, машина быстро стартует, без проблем поднимается в горку даже на скользкой поверхности. Однако когда дорожное полотно не идеальное, рекомендуется все же быть внимательным. Ведь полноприводная машина может вести себя непредсказуемо из-за того, что тяга распределяется на колеса неравномерно. Управлять таким транспортным средством необходимо осторожно. Недостатки полного типа привода автомобиля — вам придется постоянно заправляться из-за высокого расхода топлива. Кроме того, такие машины достаточно тяжелые, их стоимость выше, а ремонт, если машина сломается, обойдется дорого.

1. Заднеприводной автомобиль

Когда автомобиль движется прямо, и на него действует боковой ветер, происходит смещение ведущей задней оси (которую больше всего заносит) в сторону воздействующей силы (См. рисунок «а»). Машина начинает поворот вокруг точки, которая лежит на продолжении передней оси — полюс разворота. Появляется центробежная сила, она воздействует в едином направлении, что и боковой ветер, соответственно, машину начинает заносить еще сильнее.

Ниже вы можете увидеть схематичное изображение сил, которые действуют на машину во время боковом воздействии ветра: на рисунке «а» изображен автомобиль с задним типом привода; на рисунке «б» — автомобиль с передним типом привода; V — сила, с которой воздействует ветер; О — полюс поворота; F — центробежная сила; F1 и F2 — поперечная, а также продольная составляющие центробежной силы.

Если присутствует боковой ветер, то на машину во время движения начинают действовать следующие силы:

2. Переднеприводной автомобиль

При переднем типе привода легкового автомобиля, если есть боковой ветер, а машина передвигается по прямой, ее переднюю ось начинает заносить. Как указано на рисунке «б», центробежная сила воздействует в противоположном заносу направлении. Таким образом центробежная сила помогает выйти из заноса.

Во время поворота, когда происходит занос передних колес, чем сильнее становится центробежная сила, тем быстрее машина занимает нормальное положение. Это означает, что автомобиль с передним типом привода наделен небольшой поворачиваемостью. На дороге такая машина будет стоять лучше, по сравнению с заднеприводным автомобилем, в том числе и на скользком дорожном полотне.

3. Подключаемый (водителем) полный привод

Трансмиссия у таких машин включает в себя раздаточную коробку. Возможно, в ней есть пониженная передача, однако, скорее всего, у машины нет межосевого дифференциала. Поэтому второй мост (чаще всего передний) будет подключаться, когда вы движетесь по плохой дороге или вовсе при ее отсутствии. Когда дорожное полотно хорошее и сухое, это может снизить устойчивость и управляемость, поскольку машина будет постоянно пробуксовывать, ведь колеса не будут вращаться с разной скоростью.

Когда передний мост отключен, машина начинает рулить также, как и автомобиль с задним типом привода. На моделях с межосевым дифференциалом, может включаться полным привод даже на хорошем асфальте. Так машина будет более устойчивой на дороге, ведь тяговые усилия будут распределяться на все колеса.

Поворачиваемость автомобиля в этом случае претерпевает изменения: становится нейтральной, может стать и недостаточной, так как все колеса будут ведущими. Помните, что полный тип привода автомобиля приводит к повышению расхода топлива, так как мощность расходуется на подключенные элементы трансмиссии.

4. Полный привод, подключаемый автоматически

В подобных трансмиссиях энергия от мотора подается ко второй оси в случае, если ведущие колеса начинают буксовать. Благодаря тому, что тяговые усилия перераспределяется, машина перестает буксовать, становится устойчивой на дороге. Когда трансмиссия оснащена вискомуфтой, при сильном буксе ведущих колес она может быть полностью заблокирована, это называется хамп-эффектом.

Во время поворота, когда движение становится криволинейным, машина начинает вести себя непредсказуемо. Человек не всегда может правильно отреагировать и выполнить требуемые действия, чтобы предотвратить опасность. Если машина оснащена фрикционной муфтой с электронным управлением, такие ситуации на дороге — исключены: блокировка происходит автоматически в определенной зависимости. Если же машина не буксует, а дорожное полотно качественное, ее устойчивость и управляемость будет сравнима с автомобилем с передним типом привода.

5. Постоянный полный привод

Трансмиссия в такой машине оснащена межосевым дифференциалом, он блокируется тремя способами:

марки, модели, назначение. Автомобили: легковые, грузовые и специального назначения :: SYL.ru

Лимонная и аскорбиновая: 6 типов кислот в уходе за кожей

Фасоль и пряный соус. Готовим простое, но очень сытное блюдо

Платье-свитер и блейзер с завязками: осенние наряды для модниц больших размеров

В чем пойти гостье на свадьбу осенью 2022 и не замерзнуть: стильные фишки

С чем сочетать джинсы в осенних образах: миксы от француженок

В ковбойском стиле и не только: самые модные черные сапоги осени 2022

Цвета будут неожиданные: самые свежие тренды в оттенках лака на осень 2022

Быстро отблагодарят: как стимулировать рост и цветение орхидеи лимонами

Суп из морковки. Готовим насыщенное первое блюдо

Джинсовая куртка с толстовкой и другие модные образы в мальчишеском стиле

Автор Лео Север May 9, 2017

Разнообразие средств передвижения значительно затрудняет их учёт. Чтобы облегчить работу служб контроля за автомобильной техникой, была введена определённая классификация, учитывающая различные модели машин и распределяющая их по категориям. Это помогает в работе различных автошкол по подготовке водителей, позволяет быстро расшифровать цифро-буквенные обозначения моделей, а также способствует розыску определённых типов авто с целью выбора или для лёгкого визуального обнаружения инспектором ДПС, например.

Мировая практика классификации

Несмотря на глобализацию, нет единого мирового разделения транспортных средств на виды машин. Причины этого кроются в историческом развитии автомобилестроения, государственном строе и рыночной обстановке в различных регионах земли.

К примеру, в Европе, где давно сложилась общая экономическая зона, приняты буквенные обозначения классов авто. Также собственная производственная классификация существует у различных специализированных отраслей, тесно связанных с автомобилями, к примеру, у автомойщиков и организаций, предоставляющих машины напрокат. В любом случае любое разделение на типы или классы является довольно условным в рамках широкого ассортимента выпускаемых моделей.

Однако принятая ещё в Советском Союзе в 1966 году система, разделяющая виды автомобилей по разным признакам, до сих пор используется в России. Некоторые производители в условиях рынка несколько отклоняются от установленных норм, но в целом система вполне актуальна для современного автомобилестроения.

Основное деление по назначению

Принципы распределения автомобилей по типам для каждого вида свои, но есть общее разделение на виды машин по целям их производства и основным способам использования.

Пассажирские авто. Это машины, основной полезный объём которых предназначен для перевозки людей. Сюда относятся всевозможные легковые модели, а также в качестве отдельной категории включены автобусы. Отдельно, потому что права на вождение автобуса требуют дополнительного обучения и повышенного внимания вследствие крупных габаритов транспортного средства и ценности человеческой жизни.

Грузовые авто. Отсек для перевозки полезного груза в таких моделях занимает значительную часть всего объёма автомобиля — зачастую более половины. Сюда же относят седельные тягачи, не обладающие собственным грузовым отсеком, но способные перевозить груз в прицепах.
Грузопассажирские авто. Гибридные модели или грузовые машины, оборудованные местами для людей в грузовом отсеке. Чаще всего они создаются как модификации грузовых или легковых авто, а классифицируются вместе с теми моделями, на базе которых были спроектированы.
Машины специального назначения. Эта группа включает в себя множество самого различного транспорта, оборудованного для выполнения определённых технических или производственных задач. Создаются на базе легкового и грузового автотранспорта, отличаются тем, что большую часть полезного объёма занимает спецтехника и оборудование.

Марка авто

Этот параметр классификации указывает на производителя транспортного средства. Только на территории бывшего Советского Союза насчитывается более двух дюжин крупных автозаводов и предприятий, выпускающих авто под своей маркой. В названии модели чаще всего марка идёт впереди.

Легковые модели машин

Согласно принятой в СССР отраслевой нормали 025270-66, легковые авто классифицируют по объёму двигателя. Это отражается в названии модели транспортного средства, а именно в первой цифре:

Малолитражки, рабочий объём двигателя которых не превышает 1,2 л.
Класс малых легковых авто включает в себя машины с двигателем 1,2-1,8 л.
Личный легковой автомобиль среднего класса оборудован двигателем до 3,5 л.
Большие легковые авто, объём двигателей которых превышает 3,5 л.
Высший класс не регламентируется по рабочему объёму двигателя.

Дополнительно легковые модели принято разделять по типу кузова — так их легче визуально различать между собой. Форма кузова может быть отражена в названии марки начиная с пятой цифры, которая указывает на модификацию. Основные типы кузова:

Купе.
Универсал.
Седан.
Хэтчбек.
Пикап.
Кабриолет.
Внедорожник.
Кроссовер.
Лимузин.

Грузовые виды автомобилей

Такие автомобили сложнее классифицировать по рабочему объёму двигателя, поэтому для них определяющим параметром является грузоподъёмность — максимально разрешённый вес полезного груза.

Особо малые грузовики могут перевозить до 1 т груза.
Малый грузовой транспорт способен справиться с весом до 3 т.
Средний класс для грузов до 8 т.
Большой — до 15 т.
Особо большой может транспортировать до 26 т груза.
Сверхбольшой класс не регламентирует максимальную грузоподъёмность.

По полному весу вместе с полезным грузом такие машины разделяют на 3 группы: до 3,5 т, 3,5-12 т и свыше 12 т. Это разделение актуально при переезде через мосты, насыпи и другие участки дорожного покрытия недостаточной прочности. По форме и назначению кузова грузовые транспортные средства делятся на самые разнообразные виды машин, включая специальные для определённых типов груза. Также грузовики обычно делят по количеству осей (от 2 до 5).

Классификация автобусов

Пассажирские транспортные средства, оборудованные более чем 9 местами для сидения, включая водительское, относят к автобусам. К ним применяют особую классификацию в зависимости от габаритных размеров, а именно длины. Различают 5 классов: от малых, до 5 м в длину, до особо больших, длиной до 24 м.

Спецтранспорт

Классификация такого транспорта имеет свою специфику, поскольку автомашины разного назначения имеют отличающиеся параметры. Разделение на виды машин существует, но относится оно только к той области или сфере, где применяется автомобиль. Например, автомобиль скорой помощи выпускается 3 классов в зависимости от встроенного оборудования, назначение которого от обычной перевозки больных до реанимационных действий медицинской бригады в процессе перевозки. Сюда же относятся различная сельхозтехника, классификация которой вследствие универсальности большинства моделей значительно затруднена.

Спортивные машины.

Виды и применение. Особенности

Все автомобили подразделяются на категории. Это седаны, хэтчбеки, кроссоверы, внедорожники и др. И в каждой категории существует еще одна или даже несколько классификаций с учетом конкретных технических характеристик. Спортивные машины тоже имеют свои классы и отличительные особенности, влияющие на их назначение и, разумеется, стоимость.

Изначально выделилось 2 основных типа спортивных авто — европейские и американские. Это было связано, прежде всего, с отличиями в дорожных системах, а кроме того с предпочтениями населения. Европейские машины были предназначены для передвижения по сельской местности, где уже в то время существовали хоть и узкие, но ровные дороги с качественным асфальтовым покрытием, или по горным извилистым трассам. Главными качествами автомобиля выступала управляемость, а мощность была второстепенным показателем, так как необходимость развивать большую скорость отсутствовала. В связи с этим отличительная особенность авто европейского типа — надежные шасси и не слишком мощные моторы объемом до 3 л.

Классические спортивные машины того времени, преимущественно английского производства, были небольшими, имели простейшее салонное оборудование и не отличались комфортом.

Автомобили американского типа 1920- х гг. представлены такими марками, как «Оберон», «Корд» и «Дюзенберг». Но в 1950-х гг. европейские авто стали экспортироваться в Соединенные Штаты. Американцы быстро видоизменили и улучшили их: машины стали больше, мотор мощнее, уровень комфорта выше. Первым авто спортивного класса стал Chevrolet Corvette. Он был больше классического европейского, имел простые шасси и не слишком мощный двигатель с шестью цилиндрами. Небольшая мощность и невысокий уровень комфорта не удовлетворили американских потребителей, поэтому компания «Корвет» поработала в этом направлении. В итоге в продажу поступили высокомощные и комфортные спортивные машины, имеющие при этом управляемость не хуже, чем у европейских собратьев.

Этой же концепции придерживался и «Форд», внеся при этом свои изменения — укороченные серийные шасси от классического седана. Это ухудшило управляемость, но при этом комфортность оказалась максимальной. Именно такое авто стало основой типичного американского «люксового» авто, рассчитанного на водителя и пассажира.

Если до середины 1960-х автомобильная промышленность США была ориентирована на производство именно спорткаров, то с этого времени внимание переключилось на создание спортивных вариантов серийных авто. А в 1980-х гг, с появлением Dodge Stealth, Ford Prob и Dodge Viper, объединивших европейскую концепцию и американские детали, разделение спорткаров по национальному признаку перестало быть актуальным.

Сегодня производство спортивных машин является узкоспециализированным, что связано с большой себестоимостью, невысоким спросом и, как следствие, немалой ценой таких автомобилей.

Отличительные особенности спортивного авто

К категории спортивных в настоящее время относят автомобили, рассчитанные обычно на 2 (иногда на 4) человек, обладающие мощным двигателем и хорошими скоростными характеристиками. В отличие от гоночных они могут эксплуатироваться на трассах общего назначения. Их регистрируют в установленном порядке, вешают номерные знаки и комплектуют необходимым световым оборудованием (сигналы поворота, стоп-сигналы и пр.). В то же время спортивные авто не предназначены для гонок, долговременного движения на максимальной скорости, выполнения резких торможений и крутого вхождения в повороты.

Можно выделить отличительные особенности, по которым несложно узнать спортивные машины среди остальных:

Повышенная аэродинамика кузова.
Наличие двух дверей.
Отсутствие задних сидений (могут быть предусмотрены лишь запасные).
Задний либо полный привод (передний встречается редко).
Малый дорожный просвет.
Заднее или центральное расположение двигателя.
Шестиступенчатая КПП (чаще всего механическая).
Массивные легкосплавные колеса со специальными покрышками.
Большие тормозные диски на двух осях.
Форсированный двигатель.
Максимум оборотов превышает 6 тыс.об./мин.
Быстрый разгон.
Высокий максимум скорости.

Комплектация салона может быть выполнена в классе «люкс», а может быть примитивным — все зависит от предпочтений и влияет на стоимость автомобиля.

Какие бывают спортивные машины

Условно их подразделяют на следующие категории:

Спорткары.
Суперкары.
Гиперкары.

Спорткар

Так именуют авто небольшого размера с двумя дверями и низкой посадкой. Они оснащаются мощным двигателем, обеспечивающим хорошие скоростные характеристики. Подвеска спорткаров жесткая, а центр тяжести низкий, что улучшает управляемость. Расположение мотора переднее, хотя встречаются спортивные машины с двигателем посередине.

Суперкары

Это автомобили рангом выше и по своим качествам, и по стоимости. Двигатели их высокомощные, устанавливаются обычно сзади, а скоростные показатели поражают воображение. Следует отметить и привлекательный дизайн, зачастую немного агрессивный. Суперкары производят такие компании, как Ferrari, Lamborghini, McLaren и Aston Martin. Не отстают и производители массовых авто (Audi, Mercedes, Chevrolet, Porsche, Nissan). Автомобили этих марок тоже можно встретить в этом рыночном сегменте.

Производительность таких машин достаточно высокая, а мощность мотора составляет порядка 500 л.с., что позволяет разгоняться до 100 км/ч за 4 с. Можно сказать, что суперкары — это сочетание спорта и комфорта, которое может себе позволить далеко не каждый. Да и смысл в этом есть далеко не всегда. Эти авто могут доставить своего владельца до пункта назначения, но в них тесно, они издают много шума, да и припарковаться затруднительно. Поэтому для повседневной эксплуатации они подходят намного меньше, чем спорткары.

Гиперкары

Возможности этих авто переходят все существующие рамки. Гиперкары считаются вершиной автомобильного производства и иногда преодолевают даже физические законы. Первым представителем стал Bugatti Veyron, характеристики которого превышали все существующие до него в 10 раз: 16-цилиндровый двигатель мощностью 1200 л. с., предельно допустимая скорость в 418 км/ч.

Сегодня гиперкары — единичные автомобили. Их коллекционируют и часто перепродают. Они предназначены лишь для специальных мероприятий и не подойдут для повседневного использования.

Приведенная выше классификация основана на различных параметрах. Прежде всего, это такие факторы, как:

Мощность двигателя.
Управляемость.
Технологии, используемые при проектировании и производстве автомобиля.
Удовольствие от вождения.
Уровень комфорта.

Помимо перечисленного, определяющее влияние оказывает престижность компании-изготовителя и платежеспособность целевой аудитории. Как правило, суперкар дороже спортакара и недоступен для широкого круга покупателей, не говоря уже о гиперкаре. Но все же разделять таким образом спортивные машины, пожалуй, слишком субъективно. Для кого-то серийный Audi R8, станет спорткаром, а для кого-то — суперкаром.

Угловые шлифовальные машины. Виды и устройство. Работа

Вторым по популярности применения электроинструментом после дрели стала угловая шлифовальная машина, которую в народе называют болгаркой. Такое название она получила еще со времен Советского Союза, когда ее поставляли только из Болгарии. Современные болгарки поставляются из разных зарубежных стран, однако часто под зарубежной маркой известных брендов нам предлагают угловые шлифовальные машины, изготовленные в Китае.

УШМ применяются как в домашних условиях, так и на производственных предприятиях. Выбор марок шлифовальных машин разных моделей очень широк, поэтому начинающему мастеру трудно подобрать подходящую для него болгарку. С помощью такого электроинструмента можно резать или шлифовать различные материалы: бетон, металл, пластик, камень и т.д. При выборе также необходимо ориентироваться в оснастке и функциональности болгарок, их видах и особенностях.

Угловые шлифовальные машины делятся на бытовые и профессиональные.

Бытовые болгарки служат для периодического применения, по несколько минут в день. Для выполнения бытовых мелких работ подходят шлифмашинки, имеющие диаметр дисков от 115 до 150 мм. Наиболее популярной бытовой моделью является болгарка с диском 125 мм. Для правильного выбора домашней модели, необходимо определить задачи, для решения которых она приобретается, и вид обрабатываемых материалов.

Профессиональные УШМ способны постоянно работать всю рабочую смену или день, оснащены усиленной защитой от шума, пыли, снабжены специальными системами, обеспечивающими безопасность и комфорт работника. Профессиональные модели имеют диаметр дисков не менее 230 мм. При подборе такого инструмента не следует забывать о размерах его электродвигателя.
Величина момента вращения УШМ зависит от диаметра корпуса мотора, чем больше, тем мощнее. Это является важным фактором для тяжелых работ. Поэтому в первую очередь смотрят на диаметр корпуса двигателя, а затем на его мощность. Многие изготовители указывают момент вращения в технических параметрах.

По виду и количеству рукояток УШМ делятся на одноручные и двухручные, оснащенные основной и дополнительной рукоятками. Вторая фиксируется на корпусе редуктора. Имеются некоторые особенности по использованиям рукояток.

Одноручные угловые шлифовальные машины

Если шлифмашинка оснащена одной ручкой, то вторая рука кладется на корпус болгарки. Одноручные модели изготавливают для дисков размером 115 и 125 мм. Основным их достоинством является малая длина, что дает возможность применять их в труднодоступных местах. Это часто бывает во время кузовных работ в автосервисе. Недостатком одноручных моделей является то, что их труднее удержать во время работы.

Двуручные УШМ

Для больших дисков болгарки изготавливают с двумя ручками. За две рукоятки держать болгарку намного безопаснее и удобнее. Перед покупкой шлифмашинки рекомендуется взять ее в руки, и определиться с лучшим вариантом.

На металлическом корпусе редуктора есть крепежные отверстия для второй рукоятки. Лучшим вариантом будет наличие трех отверстий: сверху и по бокам. Основную ручку можно вращать по отношению к корпусу по трем позициям на величину прямого угла. Это создает удобство при пользовании электроинструментом и качество выполняемой работы.

Виброгасящая рукоятка

Во время эксплуатации болгарки всегда возникают вибрационные нагрузки. Чтобы их снизить, применяется рукоятка с эффектом гашения вибраций, выполненная из специального антивибрационного материала. Такой рукояткой снабжаются не все болгарки, а только профессиональные дорогостоящие модели.

С точки зрения дилетанта такая ручка не представляет особой важности, однако профессионалы знают, что работа с болгаркой без такой антивибрационной рукоятки не доставляет особого удовольствия и комфорта. Поэтому по возможности лучше приобретать электроинструмент с такой рукояткой.

По типу питания угловые шлифовальные машины делятся на:

Сетевые.
Аккумуляторные.

Сетевые угловые шлифовальные машины являются лучшим вариантом при наличии возможности подключения к электрической сети. Это наиболее распространенный вид подобного электроинструмента, действующий от напряжения 220 вольт переменного тока.

Их преимуществами перед аккумуляторными является:

Меньшая стоимость.
Нет ограничений по времени эксплуатации.
Большая мощность.

Аккумуляторные болгарки были разработаны недавно. В таких моделях применяются литий ионные аккумуляторные батареи, имеющие большую емкость. Они могут обеспечить функционирование болгарки в течение небольшого периода времени. Такие автономные шлифовальные машины оснащаются дисками небольшого диаметра до 125 мм.

Если дома имеется возможность подключения УШМ в бытовую электросеть, то целесообразно приобрести сетевую УШМ.

Недостатки аккумуляторных УШМ

Необходимость постоянного заряда батареи.
Ограничение времени работы под нагрузкой от аккумулятора.
Высокая стоимость.

К достоинствам аккумуляторной болгарки можно отнести

Применение в местах, где отсутствует питание 220 вольт. В современных местах проживания людей в такой возможности проблем нет, поэтому аккумуляторные угловые шлифовальные машины используются очень редко. Приобретают такой электроинструмент только в крайних случаях.

Основной характеристикой аккумуляторных моделей является величина емкости аккумулятора. Нельзя забывать, что болгарки являются достаточно мощными устройствами, поэтому большой аккумулятор обеспечит более длительное время работы на одной зарядке. Остальные характеристики при выборе играют такую же роль, как и для сетевых моделей болгарок.

Угловые шлифовальные машины состоят из следующих основных элементов:

Корпус изготавливается из полимерных материалов высокой прочности, устойчивых к воздействиям внешней среды и износу. На наружной поверхности находится кнопка питания с защелкой. Некоторые аппараты оснащены окнами для удобства замены графитных щеток.
Рукоятка съемная вкручена в корпус редуктора. Ее можно вкручивать в различные отверстия, удобные для работы.
Электродвигатель работает от бытовой электрической сети, либо от батареи аккумуляторов. На болгарке используются двигатели, работающие на высоких оборотах. Впереди двигателя установлен вентилятор для обеспечения охлаждения.
Защитный кожух защищает верхнюю часть диска и не дает искрам лететь в разные стороны. Кожух является защитным приспособлением, предотвращающим от возможных травм работника.
Угловой редуктор имеет одну ступень работы, выполнен в отдельном корпусе из сплава алюминия или магния. Он включает в себя несколько конических шестерен, подшипников скольжения и шариковых. Эти детали закреплены в корпусе, который наполнен специальной консистентной смазкой.
Шпиндель выполнен в виде вала с резьбой. В шпиндель также входит толстая шайба и фиксирующая гайка для крепления оснастки. Обычно на корпусе редуктора имеется кнопка, стопорящая вал шпинделя в неподвижном состоянии. Это требуется при установке или смене диска.

Угловые шлифовальные машины продаются в комплекте с инструкцией и ключом для фиксации оснастки. Иногда в комплект входят запасные щетки для двигателя. Машина укладывается в пластиковую коробку.

Принцип действия

Шлифовальная машина работает от электродвигателя, который запускается от нажатия кнопки. Питание поступает от электрической сети 220 В или от аккумулятора. Чаще всего двигатель в таком электроинструменте коллекторного типа. Статор такого двигателя имеет значительное индуктивное сопротивление, что снижает рабочий ток.

Вал электрического мотора приводит в действие ведущую шестерню, расположенную в редукторе, которая в свою очередь вращает ведомую шестерню, и передает вращение на шпиндель. Шестерни редуктора могут быть прямозубыми или косозубыми, которые обеспечивают малую шумность работы и большую надежность конструкции.

На дорогостоящих машинах применяется расцепляющая муфта, расположенная между редуктором и мотором. Такая муфта служит для защиты от обратного удара при резком заклинивании диска. Это защищает работника от травмы и механизм электроинструмента от неисправностей.

Конструктивная схема шлифовальной машины выбрана таким образом, что плоскость вращения диска параллельна оси корпуса всего устройства. Это сделано для того, чтобы при больших моментах вращения инструмент не уводило в сторону, работник сможет легко удержать болгарку с помощью двух рукояток, расположенных вдоль и поперек оси вращения двигателя.

Правила безопасной работы

Скорость вращения диска очень высока, и может достигать 13 тысяч оборотов в минуту. Если на такой скорости диск разрушится, то осколки разлетятся в разные стороны и могут причинить травму работнику. Поэтому запрещается снимать кожух, защищающий оператора.

Меры безопасности:

Сетевой кабель питания необходимо располагать таким образом, чтобы не допустить его механического повреждения.
При выполнении работ применять только специальные виды оснастки, соответствующие виду материала.
Во время работы посторонние люди не должны находиться в плоскости вращения диска.
Необходимо применение защитных перчаток, очков для глаз, прозрачных щитков для защиты шеи и лица.
Запрещается использование оснастки, которая не соответствует марке электроинструмента по размеру, а также имеющей повреждения.

Дорожно-строительная техника – виды и особенности

Чтобы качественно и в срок сдать строительный объект или проложить дорогу, понадобится спецтехника. Следует учитывать ее конструктивные особенности и функциональные возможности, чтобы максимально использовать потенциал машин и не увеличивать затраты.

К дорожно-строительной технике относятся:

Экскаваторы-погрузчики.
Грейдеры.
Дорожные катки.
Бульдозеры.
Экскаваторы.
Телескопический погрузчик.
Автомобильные краны и т.д.

Дорожные машины предназначены для строительства и обслуживания дорог разного назначения:

Шоссе.
Придомовые, внутриквартальные дороги.
Тротуары.
Взлетно-посадочные полосы.
Пешеходные и велосипедные дорожки и т.д.

История развития машин для строительства дорог

В истории развития техники можно проследить этапы совершенствования силовых агрегатов машин и оборудования к ним: от конной тяги до парового двигателя, от простейшего отвала до управляемого гидравликой ковша.

Технологии движутся в сторону совершенствования систем автоматизации управления, использования высокоточных датчиков для контроля технического состояния техники и качества выполняемых работ, применения вычислительных модулей для обработки информации о состоянии рабочих параметров.

Хотя конструкция дизельного мотора, КПП, главной передачи моста остаются без особенных изменений.

Первый экскаватор и дальнейшие изменения в конструкции

Интересно знать! Первый экскаватор был разработан Уильямом Отисом в 1836 году. Он имел паровой двигатель, был маломощным (до 20 л.с.), а из-за особенностей конструкции мог поворачиваться только на 180 ⁰.

Значительным этапами в развитии землеройной техники стало внедрение гидравлической системы, гусениц, двигателя внутреннего сгорания, электрических моторов. Машины продолжают совершенствоваться в сферах систем управления и контроля, выпуска мини-моделей, производительности и надежности гидравлики.

Бульдозер: начало развития и до наших дней

Прототипом отвала современного бульдозера стала рама с режущим металлическим лезвием, которую использовали для возделывания земли и строительства жилья. Это приспособление приводилось в движение упряжкой мулов или лошадей, которые толкали его впереди себя. По мере развития тракторной техники на гусеничном ходу к ней приспосабливали отвал, угол наклона которого сначала выставлялся вручную. К 1935 году инженерам впервые удалось успешно внедрить систему гидравлики для управления лопатой.

Другим технологически важным прорывом в развитии бульдозеров стало использование в трансмиссии гидротрансформатора. С его помощью удается достичь максимальной тяги на гусеницах, что важно при выполнении тяжелых работ, в том числе и на мерзлых грунтах.

Развитие бульдозерной техники происходит в плоскости снижение затрат на ремонт, повышения КПД, экономичности, ремонтопригодности, комфорта и эргономичности рабочего места оператора.

Типы дорожно-строительной техники и ее назначение

Телескопический погрузчик используется для выполнения спектра задач:

Поднятия людей.
Выравнивания поверхности.
Планирования участка под строительство объектов.
Перевалки сыпучих и других грузов, и т.д.

С помощью автогрейдера с высокой точностью проводится подготовка оснований под автомобильные дороги, строительные площадки, автостоянки и т. д.

С помощью бульдозера и экскаватора проводят планирование строительных участков, выемку и перемещение грунта. Особо высокая производительность и скорость выполнения этих операций достигается при совместной работе этой техники на площадке.

Телескопические погрузчики Dieci

В линейку итальянских телескопических погрузчиков Dieci входят такие модели как:

Dieci Samson 45.8
Dieci Apollo 25.6
Dieci Zeus 37.7
Dieci Dedalus 30.7
Dieci Samson 75.10
Dieci Zeus 38.10
Dieci Icarus 40.17
Dieci Icarus 40.14

Реверсивная гидростатическая трансмиссия с насосом переменного объёма, устанавливаемая на погрузчики Dieci, работает в паре с двухскоростной коробкой передач.

Также в широкой линейке телескопических погрузчиков Dieci присутствуют модели и с гидродинамической трансмиссией (Power Shift). Таким образом, можно подобрать модель телескопического погрузчика, которая гарантированно справится с поставленными задачами.

Техника может быть оснащена большим числом навесного оборудования для строительства, коммунального и сельского хозяйства, для работы в карьерах и в лесной отрасли — всего более 40 наименований навески.

Фронтальные погрузчики SDLG

Фронтальные погрузчики SDLG собираются на линии высокоточного оборудования. В зависимости от климатических, дорожных или грунтовых условий эксплуатации можно выбрать подходящую модификацию машины для тех или иных условий работы.

Важно! Высокотехнологичные китайские погрузчики SDLG по стоимости ниже своих аналогов из Европы и при тех же технических показателях позволяют сэкономить при пополнении парка техники.

Рама погрузчика шарнирно-сочлененного типа и обеспечивает минимальный поворота.

Мини-погрузчик New Holland

Мини-погрузчики New Holland выпускаются как на гусеничном ходу, так и в колесном исполнении.

Благодаря своей компактности и мобильности эта техника используется в условиях ограниченного пространства для маневрирования. При этом машины обладают всеми качествами, которые есть у полноразмерных погрузчиков: производительность, сменная навеска, удобство управления, комфортное рабочее место оператора, надежность и долговечность.

Важно! Дорожно-строительная техника, подобранная в соответствии с условиями использования и видами выполняемых работ на объекте, позволяет минимизировать ручной труд, ускоряет выполнение работ и повышает их качество.

простая машина | Определение, типы, примеры, список и факты

простые машины

Просмотреть все СМИ

Похожие темы:: винт колесо и ось рычаг шкив наклонная плоскость

См. весь соответствующий контент →

простая машина , любое из нескольких устройств с небольшим количеством движущихся частей или без них, которые используются для изменения движения и величины силы для выполнения работы. Это самые простые известные механизмы, которые могут использовать рычаг (или механическое преимущество) для увеличения силы. К простым машинам относятся наклонная плоскость, рычаг, клин, колесо и ось, шкив и винт.

Наклонная плоскость состоит из наклонной поверхности; он используется для подъема тяжелых тел. Самолет предлагает механическое преимущество в том, что сила, необходимая для перемещения объекта вверх по склону, меньше, чем поднимаемый вес (без учета трения). Чем круче уклон или наклон, тем ближе требуемая сила приближается к фактическому весу. Выражаясь математически, сила F , необходимая для перемещения бруска D вверх по наклонной плоскости без трения, равна его весу W В раз больше синуса угла наклонной плоскости с горизонтом (θ). Уравнение: F = Вт sin θ.

Принцип наклонной плоскости широко используется, например, в пандусах и обратных дорогах, где небольшая сила, действующая на расстоянии вдоль склона, может выполнять большую работу.

Рычаг представляет собой брусок или доску, опирающуюся на опору, называемую точкой опоры. Направленная вниз сила, действующая на один конец рычага, может быть передана и увеличена в направлении вверх на другом конце, позволяя небольшой силе поднять тяжелый вес.

Britannica Quiz

Машиностроение и производство

От сверления отверстий и перевозки грузов до автомобильных двигателей и их производства — поработайте над этими вопросами и проверьте свои знания в области машиностроения и производства в этой викторине.

Все ранние люди использовали рычаг в той или иной форме, например, для перемещения тяжелых камней или в качестве палки-копалки для обработки земли. Принцип рычага использовался в свапе, или шадуфе, длинном рычаге, поворачивающемся на одном конце, с платформой или емкостью для воды, свисающими с короткого плеча, и противовесами, прикрепленными к длинному плечу. Человек мог поднять вес, в несколько раз превышающий его собственный, потянув за длинную руку. Говорят, что это устройство использовалось в Египте и Индии для подъема воды и подъема солдат через зубчатые стены еще в 1500 году до нашей эры.

Клин — это предмет, сужающийся к тонкому краю. Толкание клина в одном направлении создает силу в боковом направлении. Обычно он делается из металла или дерева и используется для расщепления, подъема или затягивания, например, для закрепления головки молотка на рукоятке.

Оформите подписку Britannica Premium и получите доступ к эксклюзивному контенту. Подпишитесь сейчас

Клин использовался в доисторические времена для раскалывания бревен и камней; топор тоже клин, как зубья на пиле. С точки зрения его механической функции винт можно рассматривать как клин, обернутый вокруг цилиндра.

Колесо и ось состоят из круглой рамы (колеса), которая вращается на валу или стержне (ось). В своей самой ранней форме он, вероятно, использовался для подъема тяжестей или ведер с водой из колодцев.

Принцип действия лучше всего объяснить на примере устройства с большой и малой шестернями, прикрепленными к одному и тому же валу. Тенденция силы F , приложенной на радиусе R к большой шестерне, чтобы повернуть вал, достаточна для преодоления большей силы W на радиусе r на малой шестерне. Увеличение силы, или механическое преимущество, равно отношению двух сил ( W : F ), а также равно отношению радиусов двух шестерен ( R : r ).

Если большие и малые шестерни заменить барабанами большого и малого диаметра, обмотанными веревками, колесо и ось обретут способность поднимать вес. Поднимаемый груз прикрепляется к веревке на маленьком барабане, а оператор тянет веревку на большом барабане. В этом устройстве механическое преимущество равно радиусу большого барабана, деленному на радиус малого барабана. Увеличение механического преимущества может быть получено за счет использования небольшого барабана с двумя радиусами, r ₁ и r ₂ и шкив. Когда к большому барабану прикладывается сила, канат на маленьком барабане наматывается на D и сходит с d.

Мерой усиления силы, доступной в системе «блок-трос», является отношение скорости или отношение скорости, с которой сила приложена к канату ( V _F ), к скорости при котором поднимается вес ( В _Вт). Это отношение равно удвоенному радиусу большого барабана, деленному на разность радиусов меньших барабанов D и d. Математически выражается, уравнение составляет V _F / V _W = 2 R / ( R ₂ — R _{11111). Фактическое механическое преимущество W / F меньше, чем это отношение скоростей, в зависимости от трения. При таком расположении можно получить очень большое механическое преимущество, сделав два меньших барабана D и d почти одинакового радиуса.}

Семейство машин, оптимизированных для вычислений | Compute Engine Documentation

Экземпляры виртуальных машин, оптимизированных для вычислений, идеально подходят для клиентов с наиболее требовательными к производительности рабочими нагрузками. Созданы виртуальные машины, оптимизированные для вычислений. на архитектуре, которая использует такие функции, как неоднородный доступ к памяти (NUMA) для оптимальная надежная равномерная производительность.

Виртуальные машины, оптимизированные для вычислений, обеспечивают высочайшую согласованность производительность на ядро для поддержки производительности приложений в реальном времени.

Машина	Рабочие нагрузки
Серия машин C2	Рабочие нагрузки, связанные с вычислениями Высокопроизводительный веб-сервис Игры (игровые серверы AAA) Показ рекламы Высокопроизводительные вычисления (HPC) Транскодирование мультимедиа АИ/МЛ
Серия машин C2D	Рабочие нагрузки, связанные с памятью Игры (игровые серверы AAA) Высокопроизводительные вычисления (HPC) Высокопроизводительные базы данных Автоматизация электронного проектирования (EDA) Транскодирование мультимедиа

Это семейство машин основано на 2-м поколении Процессор Intel Xeon Scalable (Cascade Lake) с устойчивой частотой до 3,9 ГГц одноядерная максимальная турбочастота и процессор AMD EPYC Milan 3-го поколения предлагая максимальную частоту повышения до 3,5 ГГц. Это семейство машин предлагает высочайшая стабильная производительность на ядро для поддержки приложений в реальном времени производительность.

Машины серии C2

Машины серии C2 обеспечивают полную прозрачность архитектуры базовые серверные платформы, позволяющие точно настроить производительность. Машина типы в этой серии предлагают гораздо большую вычислительную мощность и, как правило, более Надежность для ресурсоемких рабочих нагрузок по сравнению с высокопроизводительными типами машин N1.

Серия C2 поставляется с различными типами машин от 4 до 60 виртуальных ЦП и предлагает до 240 ГБ памяти. К этим виртуальным машинам можно подключить до 3 ТБ локального хранилища для приложений, требующих более высокой производительности хранилища.

Серия C2 также поддерживает 50 Гбит/с и 100 Гбит/с конфигурации сети с высокой пропускной способностью.

Эта серия также обеспечивает повышение производительности более чем на 40%. по сравнению с машинами N1 предыдущего поколения и предлагают более высокую производительность на поток и изоляция для рабочих нагрузок, чувствительных к задержкам.

Серия C2 обеспечивает высочайшую производительность на ядро и максимальную частоту для рабочих нагрузок, связанных с вычислениями, с использованием процессоров Intel Cascade Lake 3,9 ГГц. если ты стремятся оптимизировать рабочие нагрузки для производительности одного потока, особенно что касается операций с плавающей запятой, выберите тип машины в этой серии для использования Возможности AVX512 доступны только на Intel.

Типы машин	виртуальных ЦП ^*	Память (ГБ)	Максимальное количество постоянных дисков (PD) ^†	Максимальный общий размер PD (ТБ)	Локальный твердотельный накопитель	Исходящая пропускная способность по умолчанию (Гбит/с) ^‡	Выходная пропускная способность уровня 1 (Гбит/с) ^#
`c2-стандарт-4`	4	16	128	257	Да	10	Н/Д
`c2-стандарт-8`	8	32	128	257	Да	16	Н/Д
`c2-стандарт-16`	16	64	128	257	Да	32	Н/Д
`c2-стандарт-30`	30	120	128	257	Да	32	50
`c2-стандарт-60`	60	240	128	257	Да	32	100

^* Виртуальный ЦП представляет собой один логический ЦП нить. См. платформы ЦП.
^† Использование постоянного диска оплачивается отдельно от ценообразование типа машины.
^‡ Исходящая пропускная способность по умолчанию не может превышать заданное число. Действительный исходящая пропускная способность зависит от IP-адреса назначения и других факторов. См. Пропускная способность сети.
^# Поддерживает сеть с высокой пропускной способностью для более крупные типы машин.

Серия станков C2D

Машины серии C2D обеспечивают самые большие размеры виртуальных машин и лучше всего подходят для высокопроизводительные вычисления (HPC). Серия C2D также имеет самый большой доступный кеш-память последнего уровня (LLC) на ядро.

Серия станков C2D представлена различными типами машин от 2 до 112. vCPU и предлагают до 896 ГБ памяти. Вы можете подключить до 3 ТБ локальных памяти для этих типов машин для приложений, которые требуют большего объема памяти производительность.

Стандартные компьютеры C2D и высокопроизводительные компьютеры C2D обслуживают существующие рабочие нагрузки, связанные с вычислениями. включая высокопроизводительные веб-серверы, транскодирование мультимедиа и игры.
C2D-машины с большим объемом памяти обслуживают специализированные рабочие нагрузки, такие как HPC и EDA, которые нужно больше памяти.

Серия C2D поддерживает эти рабочие нагрузки, связанные с вычислениями, с помощью третьего поколения Платформа AMD EPYC Milan.

Серия C2D поддерживает Конфиденциальная ВМ.

Стандарт C2D

Типы машин	виртуальных ЦП ^*	Память (ГБ)	Максимальное количество постоянных дисков (PD) ^†	Максимальный общий размер PD (ТБ)	Локальный твердотельный накопитель	Исходящая пропускная способность по умолчанию (Гбит/с) ^‡	Выходная пропускная способность уровня 1 (Гбит/с) ^#
`c2d-стандарт-2`	2	8	128	257	Д	10	Н/Д
`c2d-стандарт-4`	4	16	128	257	Д	10	Н/Д
`c2d-стандарт-8`	8	32	128	257	Д	16	Н/Д
`c2d-стандарт-16`	16	64	128	257	Д	32	Н/Д
`c2d-стандарт-32`	32	128	128	257	Д	32	50
`c2d-стандарт-56`	56	224	128	257	Д	32	50
`c2d-стандарт-112`	112	448	128	257	Д	32	100

C2D высокопроизводительный процессор

Типы машин	виртуальных ЦП ^*	Память (ГБ)	Максимальное количество постоянных дисков (PD) ^†	Максимальный общий размер PD (ТБ)	Локальный твердотельный накопитель	Исходящая пропускная способность по умолчанию (Гбит/с) ^‡	Выходная пропускная способность уровня 1 (Гбит/с) ^#
`c2d-highcpu-2`	2	4	128	257	Д	10	Н/Д
`c2d-highcpu-4`	4	8	128	257	Д	10	Н/Д
`c2d-highcpu-8`	8	16	128	257	Д	16	Н/Д
`c2d-highcpu-16`	16	32	128	257	Д	32	Н/Д
`c2d-highcpu-32`	32	64	128	257	Д	32	50
`c2d-highcpu-56`	56	112	128	257	Д	32	50
`c2d-highcpu-112`	112	224	128	257	Д	32	100

^* Виртуальный ЦП представляет собой один логический ЦП нить. См. платформы ЦП.
^† Использование постоянного диска оплачивается отдельно от ценообразование типа машины.
^‡ Исходящая пропускная способность по умолчанию не может превышать заданное значение. Действительный исходящая пропускная способность зависит от IP-адреса назначения и других факторов. См. Пропускная способность сети.
^# Поддерживает сеть с высокой пропускной способностью для более крупные типы машин.

C2D с высокой памятью

Типы машин	виртуальных ЦП ^*	Память (ГБ)	Максимальное количество постоянных дисков (PD) ^†	Максимальный общий размер PD (ТБ)	Локальный твердотельный накопитель	Исходящая пропускная способность по умолчанию (Гбит/с) ^‡	Выходная пропускная способность уровня 1 (Гбит/с) ^#
`c2d-highmem-2`	2	16	128	257	Д	10	Н/Д
`c2d-highmem-4`	4	32	128	257	Д	10	Н/Д
`c2d-highmem-8`	8	64	128	257	Д	16	Н/Д
`c2d-highmem-16`	16	128	128	257	Д	32	Н/Д
`c2d-highmem-32`	32	256	128	257	Д	32	50
`c2d-highmem-56`	56	448	128	257	Д	32	50
`c2d-highmem-112`	112	896	128	257	Д	32	100

Ограничения

Машины серий C2 и C2D имеют следующие ограничения:

Нельзя использовать региональные постоянные диски.
Для машин серий C2 и C2D действуют разные ограничения дискового пространства. чем семейства машин общего назначения и машин, оптимизированных для памяти.
Машины серий C2 и C2D доступны только в выделять зоны и регионы по конкретным Процессоры центрального процессора.
Машины серий C2 и C2D не поддерживают графические процессоры.
Машины серии C2D не поддерживают узлы с одним арендатором.

Что дальше

Создание экземпляра ВМ
Стоимость экземпляра ВМ
Настройка виртуальной машины с сетью с высокой пропускной способностью

Серия виртуальных машин

| Microsoft Azure

Найдите виртуальные машины Azure, соответствующие вашим потребностям и бюджету, с помощью средства выбора виртуальных машин.

Серия A

ВМ начального уровня для разработки/тестирования

ВМ серии A имеют производительность ЦП и конфигурации памяти, которые лучше всего подходят для рабочих нагрузок начального уровня, таких как разработка и тестирование, репозитории кода и т. д. Они экономичны и обеспечивают низкую -стоимость для начала работы с Azure. Av2 Standard — это последнее поколение виртуальных машин без гиперпоточности серии A с аналогичной производительностью ЦП, но с большим объемом ОЗУ на виртуальный ЦП и более быстрыми дисками. Базовые и стандартные виртуальные машины серии A будут выведены из эксплуатации 31 августа 2024 г.

Примеры рабочих нагрузок включают серверов разработки и тестирования, веб-серверы с низким трафиком, базы данных малого и среднего размера, серверы для проверки концепции и репозитории кода.

Серия

начиная с

$11,68 /в месяц

Bs-Series

Экономичные расширяемые виртуальные машины

Bs-серия VM — это экономичные виртуальные машины, которые обеспечивают недорогой вариант для рабочих нагрузок, которые обычно выполняются с базовой загрузкой ЦП от низкой до умеренной, но иногда необходимо резко увеличить загрузку ЦП. когда спрос растет. Виртуальные машины серии Bs не поддерживают гиперпоточность.

Примеры рабочих нагрузок включают серверов разработки и тестирования, веб-серверы с низким трафиком, небольшие базы данных, микросервисы, серверы для проверки концепции, серверы сборки.

Bs-серия

начиная с

$3,8 /в месяц

Серия D

Вычислительные ресурсы общего назначения

Виртуальные машины Azure серии D предлагают сочетание виртуальных ЦП, памяти и временного хранилища, способных удовлетворить требования, связанные с большинством производственных рабочих нагрузок.

Виртуальные машины Dv3 — это виртуальные машины общего назначения с технологией Hyper-Threading на базе процессора Intel® XEON® E5-2673 v4 (Broadwell) с тактовой частотой 2,3 ГГц. Благодаря технологии Intel Turbo Boost 2.0 они могут достигать 3,5 ГГц.

Виртуальные машины Dv4 и Ddv4 основаны на специализированном процессоре Intel® Xeon® Platinum 8272CL, который работает с базовой частотой 2,5 ГГц и может достигать частоты до 3,4 ГГц для всех ядер в режиме Turbo. Виртуальные машины Dd v4 отличаются быстрым, большим локальным хранилищем SSD (до 2400 ГиБ) и хорошо подходят для приложений, которые выигрывают от высокоскоростного локального хранилища с малой задержкой. Размеры виртуальных машин Dv4 не имеют временного хранилища.

Виртуальные машины серии Dv5 и Ddv5 оснащены процессором Intel® Xeon® Platinum 8370C (Ice Lake) 3-го поколения в конфигурации с поддержкой технологии Hyper-Threading. Они могут масштабироваться до 96 виртуальных ЦП с конфигурациями, аналогичными виртуальным машинам серий Dv4 и Ddv4.

Серии виртуальных машин Azure Dav4 и Dasv4 обеспечивают до 96 виртуальных ЦП, 384 ГиБ ОЗУ и 2400 ГиБ временного хранилища на основе SSD и оснащены процессором AMD EPYC™ 7452.

Виртуальные машины серий Dasv5 и Dadsv5 основаны на процессоре AMD EPYC™7763v (Milan) 3-го поколения. Этот процессор может достигать максимальной частоты 3,5 ГГц. Серия виртуальных машин имеет размеры с (Dadsv5) и без локального временного хранилища (Dasv5), а также лучшее предложение для большинства рабочих нагрузок общего назначения по сравнению с предыдущим поколением Dav4 и Dasv4.

Серии виртуальных машин Dpsv5 и Dpdsv5 оснащены 64-разрядным многоядерным процессором Ampere Altra на базе Arm, работающим на частоте до 3,0 ГГц. Процессор Ampere Altra был разработан для масштабируемых облачных сред и может обеспечить эффективную производительность для снижения общего воздействия на окружающую среду. Размеры виртуальных машин Dplsv5 и Dpldsv5 предлагают одну из самых низких ценовых точек входа в портфолио виртуальных машин Azure общего назначения и предоставляют 2 ГБ на виртуальный ЦП, обеспечивая привлекательное предложение для многих рабочих нагрузок Linux общего назначения, которые не требуют больших объемов ОЗУ. на виртуальный ЦП.

Серии виртуальных машин Ds, Dds, Das, Dads, Dps, Dpds, Dpls и Dplds поддерживают твердотельные накопители Azure Premium и хранилище Ultra Disk в зависимости от региональной доступности.

Примеры рабочих нагрузок включают множество приложений корпоративного уровня, системы электронной коммерции, веб-интерфейсы, решения для виртуализации рабочих столов, приложения для управления взаимоотношениями с клиентами, базы данных начального и среднего уровня, серверы приложений, игровые серверы, медиасерверы и подробнее. ..

D-серия

начиная с

41,61 доллара США /в месяц

Серия E

Оптимизированы для приложений, работающих в памяти

Виртуальные машины Azure серии E оптимизированы для приложений с большим объемом памяти, таких как SAP HANA. Эти виртуальные машины настроены с высоким соотношением памяти и ядра, что делает их хорошо подходящими для корпоративных приложений с интенсивным использованием памяти, больших серверов реляционных баз данных, рабочих нагрузок аналитики в памяти и т. д.

Виртуальные машины серии Ev3 имеют от 2 до 64 виртуальных ЦП и 16–432 ГиБ ОЗУ соответственно.

Виртуальные машины Ev4 и Edv4 основаны на специализированном процессоре Intel® Xeon® Platinum 8272CL, который работает с базовой частотой 2,5 ГГц и может достигать частоты до 3,4 ГГц для всех ядер в режиме Turbo. Виртуальные машины Ev4 и Edv4 имеют до 504 ГБ ОЗУ. Edv4 также включает в себя быстрое и большое локальное хранилище SSD (до 2400 ГиБ) для запуска приложений, которые выигрывают от низкой задержки и высокоскоростного локального хранилища. Размеры виртуальных машин Ev4 не имеют временного хранилища.

Виртуальные машины Ev5 и Edv5 основаны на процессоре Intel® Xeon® Platinum 8370C (Ice Lake) 3-го поколения в конфигурации с поддержкой технологии Hyper-Threading. Этот специальный процессор может достигать тактовой частоты всех ядер в режиме Turbo до 3,5 ГГц. Виртуальные машины имеют до 672 ГиБ ОЗУ, размеры с (Edsv5) и без локального временного хранилища (Esv5) и могут масштабироваться до 104 виртуальных ЦП в изолированных экземплярах.

Повышенная производительность удаленного хранилища виртуальных машин Ebsv5 и Ebdsv5 идеально подходит для рабочих нагрузок, требующих высокой пропускной способности хранилища, таких как большие реляционные базы данных и приложения для анализа данных. Виртуальные машины Ebdsv5 и Ebsv5 обеспечивают повышение производительности удаленного хранилища до 300 % по сравнению с виртуальными машинами предыдущих поколений и могут помочь консолидировать существующие рабочие нагрузки на меньшем количестве виртуальных машин или на виртуальных машинах меньшего размера, обеспечивая при этом потенциальную экономию средств.

Серии виртуальных машин Azure Eav4 и Easv4 оснащены процессором AMD EPYC™ 7452 и обеспечивают до 96 виртуальных ЦП, 672 ГиБ ОЗУ и 2400 ГиБ временного хранилища на основе SSD.

Виртуальные машины Easv5 и Eadsv5 основаны на процессоре AMD EPYC™7763v (Milan) 3-го поколения. Этот процессор может достигать максимальной частоты 3,5 ГГц. Серия виртуальных машин предлагает размеры с (Eadsv5) и без локального временного хранилища (Easv5), а также лучшее предложение для большинства рабочих нагрузок общего назначения по сравнению с предыдущим поколением Eav4 и Easv4.

Серии виртуальных машин Epsv5 и Epdsv5 оснащены 64-разрядным многоядерным процессором Ampere Altra на базе Arm, работающим на частоте до 3,0 ГГц. Процессор Ampere Altra был разработан для масштабируемых облачных сред и может обеспечить эффективную производительность для снижения общего воздействия на окружающую среду.

Серии виртуальных машин Es, Eds, Eas, Eads, Ebs, Ebds, Eps и Epds поддерживают твердотельные накопители Azure Premium и хранилища Ultra Disk в зависимости от региональной доступности.

Примеры рабочих нагрузок включают SAP HANA (например, E64s v3, E20ds v4, E32ds v4, E48ds v4, E64ds v4), прикладной уровень SAP S/4 HANA, прикладной уровень SAP NetWeaver и, в более широком смысле, корпоративные приложения с интенсивным использованием памяти, большие серверы реляционных баз данных, данные складские рабочие нагрузки, приложения бизнес-аналитики, рабочие нагрузки аналитики в оперативной памяти и дополнительные критически важные бизнес-приложения, включая системы, обрабатывающие транзакции финансового характера.

E-серия

начиная с

$58,4 /в месяц

Серия F

Виртуальные машины, оптимизированные для вычислений

Виртуальные машины серии F отличаются более высоким соотношением ЦП и памяти. Они оснащены 2 ГБ ОЗУ и 16 ГБ локального твердотельного накопителя (SSD) на ядро ЦП и оптимизированы для рабочих нагрузок с интенсивными вычислениями. Серия Fsv2 имеет 2 ГБ ОЗУ и 8 ГБ локального временного хранилища (SSD) на виртуальный ЦП. Серия Fsv2 поддерживает технологию Hyper-Threading и основана на процессоре Intel Xeon® Platinum 8168 (SkyLake) с тактовой частотой 2,7 ГГц, тактовая частота которого может достигать 3,7 ГГц благодаря технологии Intel Turbo Boost 2.0.

Примеры рабочих нагрузок включают пакетную обработку , веб-серверы, аналитику и игры.

F-серия

начиная с

$35,77 /в месяц

Серия G

Виртуальные машины с оптимизацией памяти и хранилища

Виртуальные машины серии G оснащены процессором Intel® Xeon® семейства E5 v3, имеют в два раза больше памяти и в четыре раза больше твердотельных накопителей (SSD), чем виртуальные машины общего назначения D -серии. Серия G имеет до ½ ТБ ОЗУ и 32 ядра ЦП и обеспечивает непревзойденную вычислительную производительность, память и локальное хранилище SSD для самых требовательных приложений.

Примеры рабочих нагрузок включают больших баз данных SQL и NoSQL, ERP, SAP и решения для хранения данных.

G-серия

начиная с

320,47 долларов США /в месяц

Серия H

Виртуальные машины для высокопроизводительных вычислений

Виртуальные машины серии HB оптимизированы для приложений высокопроизводительных вычислений, таких как финансовый анализ, моделирование погоды и моделирование кремниевой RTL. Виртуальные машины HB имеют до 120 ядер ЦП AMD EPYC™ серии 7003, 448 ГБ ОЗУ и не поддерживают технологию Hyper-Threading. Виртуальные машины серии HB также обеспечивают пропускную способность памяти 350 ГБ/с, до 32 МБ кэш-памяти L3 на ядро, до 7 ГБ/с производительности блочного устройства SSD и тактовую частоту до 3,675 ГГц.

Виртуальные машины серии HC оптимизированы для приложений HPC, требующих интенсивных вычислений, таких как неявный анализ методом конечных элементов, моделирование резервуаров и вычислительная химия. Виртуальные машины HC оснащены 44 процессорными ядрами Intel Xeon Platinum 8168, 8 ГБ ОЗУ на ядро ЦП, без гиперпоточности и до 4 управляемых дисков. Платформа Intel Xeon Platinum поддерживает богатую экосистему программных инструментов Intel и обеспечивает тактовую частоту всех ядер 3,4 ГГц для большинства рабочих нагрузок.

Примеры рабочих нагрузок включают гидродинамика, анализ конечных элементов, обработка сейсмических данных, моделирование резервуаров, анализ рисков, автоматизация электронного проектирования, визуализация, Spark, моделирование погоды, квантовое моделирование, вычислительная химия, моделирование теплопередачи.

H-серия

начиная с

$581,08 /в месяц

Серия Ls

Виртуальные машины, оптимизированные для хранения данных

Виртуальные машины серии Ls оптимизированы для хранения и идеально подходят для приложений, требующих малой задержки, высокой пропускной способности и большого объема локального дискового хранилища. Эти виртуальные машины построены на процессорной технологии Intel Haswell, в частности, на процессорах E5 Xeon v3 с размерами виртуальных машин с 4, 8, 16 и 32 ядрами. Виртуальные машины серии Ls поддерживают до 6 ТБ локальных твердотельных накопителей и обеспечивают непревзойденную производительность операций ввода-вывода.

Виртуальные машины серии Lsv2 отличаются высокой пропускной способностью, малой задержкой, локальным хранилищем NVMe с прямым сопоставлением. Виртуальные машины Lsv2 работают на процессоре AMD EPYC™ 7551 с ускорением всех ядер от 2,55 ГГц до 3,0 ГГц для одного ядра. Виртуальные машины серии Lsv2 предлагают до 80 виртуальных ЦП в конфигурации с гиперпоточностью, 8 ГБ памяти на виртуальный ЦП и до 19 виртуальных ЦП.0,2 ТБ (10 x 1,92 ТБ), доступный непосредственно для виртуальной машины.

Виртуальные машины серии Lasv3 обладают теми же возможностями, что и виртуальные машины Lsv2, и основаны на процессоре AMD EPYC™ 7763v (Milan) 3-го поколения в конфигурации с поддержкой гиперпоточности.

Наконец, виртуальные машины серии Lsv3 обеспечивают конфигурации размеров, сравнимые с виртуальными машинами Lasv3, и основаны на процессоре Intel® Xeon® Platinum 8370C (Ice Lake) 3-го поколения в конфигурации с поддержкой технологии Hyper-Threading.

К виртуальным машинам Lsv2, Lasv3 и Lsv3 можно подключить стандартные твердотельные накопители, стандартные жесткие диски, премиальные твердотельные накопители и ультрадиски в зависимости от региональной доступности.

Примеры рабочих нагрузок включают баз данных NoSQL, таких как Cassandra, MongoDB, Cloudera и Redis. Приложения для хранения данных и большие транзакционные базы данных также являются отличными примерами использования.

Ls-серия

начиная с

455,52 долларов США /в месяц

M-Series

Виртуальные машины с оптимизацией памяти

Семейство виртуальных машин Azure серии M оптимизировано для памяти и идеально подходит для тяжелых рабочих нагрузок в памяти, таких как SAP HANA. M-серия предлагает до 4 ТБ ОЗУ на одной виртуальной машине. Кроме того, эти виртуальные машины предлагают до 128 виртуальных ЦП на одной виртуальной машине, что обеспечивает высокую производительность параллельной обработки.

Примеры рабочих нагрузок включают SAP HANA, SAP S/4 HANA, SQL Hekaton и другие крупные критически важные для бизнеса рабочие нагрузки в оперативной памяти, требующие больших параллельных вычислительных мощностей.

М-серия

начиная с

$1121,28 /в месяц

Mv2-Series

Виртуальные машины с максимальной оптимизацией памяти

Виртуальные машины Azure серии Mv2 поддерживают технологию Hyper-Threading и оснащены процессорами Intel® Xeon® Platinum 8180M 2,5 ГГц (Skylake), предлагая до 416 виртуальных ЦП на одной виртуальной машине и предлагают Конфигурации памяти 3 ТБ, 6 ТБ и 12 ТБ. На сегодняшний день это виртуальная машина с самым большим объемом памяти, предлагаемая в Azure, которая обеспечивает непревзойденную вычислительную производительность для поддержки больших баз данных в памяти.

Mv2-серия

начиная с

$16286,3 /в месяц

Серия N

Виртуальные машины с поддержкой графического процессора

Серия N — это семейство виртуальных машин Azure с возможностями графического процессора. Графические процессоры идеально подходят для вычислительных и графических рабочих нагрузок, помогая клиентам стимулировать инновации с помощью таких сценариев, как высококачественная удаленная визуализация, глубокое обучение и прогнозная аналитика.

Серия N включает три различных предложения, предназначенных для конкретных рабочих нагрузок:

Серия NC предназначена для высокопроизводительных вычислений и рабочих нагрузок машинного обучения. В последней версии — NCsv3 — используется графический процессор NVIDIA Tesla V100.
Серия ND ориентирована на сценарии обучения и логических выводов для глубокого обучения. Он использует графические процессоры NVIDIA Tesla P40. В последней версии — NDv2 — используются графические процессоры NVIDIA Tesla V100.
Серия NV обеспечивает мощные рабочие нагрузки удаленной визуализации и другие приложения с интенсивным использованием графики, поддерживаемые графическим процессором NVIDIA Tesla M60.

Виртуальные машины NCsv3, NCsv2, NC и ND предлагают дополнительное межсоединение InfiniBand для повышения производительности.

Примеры рабочих нагрузок включают моделирование , глубокое обучение, визуализацию графики, редактирование видео, игры и удаленную визуализацию.

N-серия

начиная с

657 долларов /в месяц

Цены на Azure и варианты приобретения

Свяжитесь с нами напрямую

Ознакомьтесь с ценами на Azure. Узнайте о ценах на свое облачное решение, узнайте об оптимизации затрат и запросите индивидуальное предложение.

Поговорите со специалистом по продажам

Узнайте, как приобрести

Приобретите службы Azure через веб-сайт Azure, у представителя Microsoft или партнера Azure.

Ознакомьтесь с вариантами

Дополнительные ресурсы

Виртуальные машины

Узнайте больше о функциях и возможностях виртуальных машин.

Калькулятор цен

Оцените ожидаемые ежемесячные затраты на использование любого сочетания продуктов Azure.

SLA

Ознакомьтесь с соглашением об уровне обслуживания для виртуальных машин.

Документация

Ознакомьтесь с техническими руководствами, видеороликами и другими ресурсами по виртуальным машинам.

Поговорите со специалистом по продажам, чтобы узнать цены на Azure. Узнайте о ценах на ваше облачное решение.

Запросить ценовое предложение

Получите бесплатные облачные службы и кредит в размере 200 долларов США для изучения Azure в течение 30 дней.

Попробуйте Azure бесплатно

Добавлено в оценку. Нажмите ‘v’ для просмотра на калькуляторе Посмотреть на калькуляторе

Мы можем вам помочь?

Выбор типов машин GCE | C2, M2, N2, N2D и E2 | Google Cloud

Помимо семейства типов машин N1

В течение многих лет после запуска Compute Engine 28 июня 2012 г. (GA 2 декабря 2013 г.) N1 был единственным предлагаемым семейством типов машин Google Cloud. Во многом ситуация была похожа на появление Ford Model T, о котором Генри Форд сказал: «Любой покупатель может получить автомобиль, окрашенный в любой цвет, который он хочет, при условии, что он будет черным».

Каталог машин GCP до 2019 г.

Тип машины N1 предлагает 22 предопределенных типа машин с от 1 до 96 виртуальных ЦП и до 624 ГБ ОЗУ в N1 (и даже больше с оптимизированными для памяти типами машин ultramem, предлагаемыми позже, но теперь переименован в M1).

Существует три варианта предварительно определенных машин N1:

n1-standard: От 1 до 96 виртуальных ЦП с 3,75 ГБ памяти на каждый виртуальный ЦП
n1-highmem: От 2 до 96 виртуальных ЦП с 6,5 ГБ памяти на каждый виртуальный ЦП
n1-highcpu: От 2 до 96 виртуальных ЦП с 0,9 ГБ памяти на каждый виртуальный ЦП

Предопределенные типы машин N1

Одной из уникальных особенностей GCP является возможность создавать пользовательские типы машин с выбранным вами количеством виртуальных ЦП и объемом памяти, если они находятся в пределах допустимого соотношения ЦП и памяти. Это соотношение показано заштрихованным треугольником на предыдущей диаграмме. Выход за пределы треугольника возможен, если вы активируете функции расширенной памяти, но тогда вы платите дополнительно и эффективно покупаете, но не включаете дополнительные виртуальные ЦП или память, чтобы ваш экземпляр все равно оставался внутри треугольника.

Еще одним интересным моментом N1 является то, что эти экземпляры предлагаются так долго, что охватывают пять поколений платформ ЦП Intel:

Sandy Bridge
Айви Бридж
Хасуэлл
Бродвелл
Скайлейк

Вы можете получить любой из этих типов ЦП в зависимости от региона и зоны облака Compute Engine, которые вы выбрали, а также от вашей удачи, поскольку Google развертывала новое оборудование в своих центрах обработки данных. В конце концов, старое снаряжение будет заменено новым, а вместе с ним и ваш инстанс N1 будет обновлен — по крайней мере, так было до 2019 года..

Семейства C2, M2, N2, N2D и E2

N1 потерял свою эксклюзивность на машинах GCP в апреле 2019 года, когда были объявлены типы машин C2, оптимизированные для вычислений, и M2, оптимизированные для памяти.

Типы машин C2 и M2

Инстансы C2 обеспечивают высокую производительность в расчете на поток и скорость памяти с повышением производительности более чем на 40%, в то время как инстансы M2 немного более специализированы и обеспечивают большой объем памяти для ресурсоемких рабочих нагрузок, таких как SAP HANA DB или рабочие нагрузки аналитики данных в памяти. C2 и M2 прошли общедоступную версию в июле и августе 2019 г..

Типы машин N2

12 августа 2019 г. было объявлено о новых типах машин N2 общего назначения, которые были представлены в общей сложности 27 сентября 2019 г. N2 основан на платформе Intel Cascade Lake и, как утверждается, обеспечивает повышение производительности более чем на 20%. для многих рабочих нагрузок, а также поддерживает до 25% больше памяти на виртуальный ЦП.

Типы машин E2

Пару месяцев спустя, 11 декабря 2019 г., было объявлено о новых оптимизированных по стоимости виртуальных машинах E2 общего назначения, которые были представлены 19 марта. , 2020. E2 обещает сэкономить 31% по сравнению с аналогичными машинами N1.

Типы машин N2D

Наконец, 18 февраля 2020 г. было официально объявлено о семействе N2D Compute Engine общего назначения на базе AMD EPYC (6 апреля 2020 г.). N2D обещает экономию до 13 % по сравнению с сопоставимыми инстансами серии N и повышение производительности до 39 % в тестах по сравнению с сопоставимыми инстансами N1.

После добавления новых семейств, упомянутых выше, Google Cloud предлагает обширный каталог из 108 предопределенных типов машин в восьми семействах. Кроме того, поскольку пользовательские типы машин предлагаются в четырех из этих семейств, количество уникальных типов машин, доступных для вашей организации, может быть намного больше.

Сравнение типов машин Google Cloud Compute Engine
Тип машины Семейство	Описание	Архитектура ЦП	Диапазон виртуальных ЦП	Диапазон памяти (ГБ)	Предопределенные машины	Машины на заказ
N1 общего назначения	Исходный тип машины, который со временем обновляется до новейшей платформы ЦП Intel	Skylake, Broadwell, Haswell, Sandy Bridge и Ivy Bridge	1–96	2–624	8 стандартных, 7 highmem и 7 highcpu	Да
N2 общего назначения	Новая платформа с улучшенным соотношением цены и производительности на 20 % и увеличенным на 25 % объемом памяти на виртуальный ЦП	Каскадное озеро	2–80	2–640	8 стандартных, 8 highmem и 8 highcpu	Да
N2D общего назначения	Более новая платформа AMD, предлагающая экономию на 13 % по сравнению с серией N и повышение производительности до 39 % в тестах	AMD EPYC Рим	2–224	2–896	11 стандартных, 9 highmem и 11 highcpu	Да
E2 общего назначения	Обеспечивает экономию на 31 % по сравнению с машинами N1	Skylake, Broadwell, Haswell и AMD EPYC Rome	2–32	8–128	5 стандартных, 4 highmem и 5 highcpu	Да
F1, G1 и E2 с общим ядром	Экономически эффективен для менее ресурсоемких рабочих нагрузок	варьируется	0,2–1	0,6–4	2 микро, 2 малых и 1 средний	№
C2, оптимизированный для вычислений	Обеспечивает повышение производительности более чем на 40 % по сравнению с машинами N1	Каскадное озеро	4–60	16–240	5 стандартных	№
M1 с оптимизацией памяти	Предлагает большую оперативную память (изначально часть семейства N1)	Скайлейк, Бродвелл E7	40, 80, 96 и 160	961, 1922, 1433 и 3844	3 ультрапамяти и 1 мегамем	№
M2 с оптимизацией памяти	Более новая платформа с еще большей оперативной памятью	Каскадное озеро	208 и 416	5 888 и 11 776	2 ультрапамяти и 1 мегамем	№

Переход с N1 на N2 и N2D или E2

Сначала мы сравниваем экземпляры N1 с экземплярами N2 и N2D:

Сопоставимые типы компьютеров N1 и N2 и N2D (до 96 виртуальных ЦП) на графике).

Эти семейства также предлагают лучшую производительность. Учитывая, что цена за виртуальный ЦП и ГБ ОЗУ одинакова в случае N2 или на 13% дешевле при обновлении N2D, они кажутся отличными вариантами.

Времена, когда вы получали обновления автоматически, оставаясь на N1, прошли, поэтому, если вам нужна последняя платформа ЦП, пришло время подумать об обновлении с N1. Если вы продолжаете использовать N1, это похоже на то, что вы остаетесь со своим старым более дорогим планом мобильного телефона или кабельным пакетом, игнорируя при этом новые, более дешевые и лучшие варианты. На самом деле природа постоянно меняющихся и обновляемых общедоступных облачных сервисов создает потребность в непрерывной ежедневной оптимизации, а не в циклах оптимизации, ориентированных на проекты.

Далее сравним E2 и N1:

Сопоставимые типы машин N1 и E2. до 32 виртуальных ЦП, в то время как более крупные инстансы N1 не имеют эквивалентных конфигураций E2.

E2, оптимизированный по стоимости, не гарантирует более новую архитектуру ЦП или какую-либо конкретную архитектуру в этом отношении и, как таковая, скорее всего, обеспечит эквивалентную или, возможно, даже более низкую производительность, чем сопоставимый инстанс N1. Тем не менее, экономия средств может быть весьма значительной, поскольку инстансы E2 предлагаются на 31% дешевле по сравнению с ценой N1/N2.

В конце концов, решение о переходе с N1 остается за вами. Это решение также является отличным стимулом для оценки производительности ваших приложений и принятия решения, хотите ли вы сэкономить деньги и получить эквивалентную производительность за меньшие деньги или потратить ту же сумму и улучшить производительность приложения. Ответ может быть разным для каждого приложения и каждой среды. Возможно, вам потребуется разработать стратегию и план реализации, чтобы изменения были управляемыми и сопряжены с наименьшим риском.

Автоматизация выбора экземпляра Google Cloud Compute Engine

В Densify мы помогаем организациям управлять и постоянно оптимизировать облачные ресурсы для GCP, AWS и Azure. Уплотнение управления облачными и контейнерными ресурсами учитывает подробную конфигурацию и профиль использования ваших рабочих нагрузок и сравнивает их с предложениями поставщика облачных услуг IaaS в вашем регионе, учитывая характеристики производительности, затраты, соображения миграции и множество других факторов.

Densify регулярно помогает предприятиям решать проблемы, связанные с каталогами инстансов нескольких поколений, и предоставляет технологии и опыт, которые помогут вам разработать и реализовать лучший план FinOps для вашей организации, направляя вас на путь непрерывной автоматизированной облачной оптимизации и управления.

Запросить демонстрацию оптимизации GCP

Типы машин | Paperspace

Цены и характеристики машин, доступных в Core.

Введение в машины

Core предлагает широкий спектр типов машин, каждый из которых подходит для определенного варианта использования. Существует четыре типа машин:

Тип машины	Описание
ЦП	Сочетание памяти и виртуальных ЦП.
GPU	Выделенный доступ к одному GPU.
Multi-GPU	До 8 выделенных GPU на машину.
Virtual GPU (только для Windows)	Рекомендуется для настольных компьютеров общего назначения. Не подходит для графических или ресурсоемких задач.

Примечание. В этой статье описываются размеры машин (назначенное количество виртуальных ЦП, ОЗУ, GPU и т. д.) и цены. Чтобы узнать больше об относительной производительности каждого типа машин, просмотрите это руководство.

Почасовая оплата по сравнению с месячной ценой0015 почасово

с оплатой по мере использования или ежемесячно для постоянного использования.

Примечание: Все машины, работающие по требованию, с почасовой оплатой оплачиваются посекундно — мы указываем почасовую цену, потому что эта сумма более дружелюбна, чем цена за секунду.

Спецификации машин и цены Каждая машина по умолчанию включает твердотельный накопитель емкостью 50 ГБ. Это может быть расширено до 2 ТБ.

См. дополнительную информацию о хранении здесь. Все типы компьютеров с ЦП доступны во всех регионах.

Name	vCPUs	RAM (GB)	Price (hourly)	Price (monthly)	Linux	Windows	Regions
C1	1	0.5	$0.0045/hr	$6/mo	✔️		All
C2	1	1	$0.009/hr	$9/mo	✔️		All
C3	2	2	$0.018/hr	$14/mo	✔️		All
C4	2	4	$0.04 /hr	$25/mo	✔️	✔️	All
C5	4	8	$0. 08/hr	$48/mo	✔️	✔️	All
C6	8	16	$0.16/hr	$92/mo	✔️	✔️	All
C7	12	30	$0.30 /hr	$158/mo	✔️	✔️	All
C8	16	60	$0.60/hr	$278/mo	✔️	✔️	All
C9	24	120	$0.90/hr	$408/mo	✔️	✔️	All
C10	32	244	$1.60 /час	$788/мес	✔️	✔️	Все

Информация об архитектуре процессора 1-го поколения (представлена в 2017 г.

)

Intel Xeon E5-2620 Базовая частота процессора 2,10 ГГц и максимальная частота в турборежиме 2,50 ГГц

Gen 2 (представлено в январе 2021 г.)

Intel Xeon Gold 6226R. Базовая частота процессора 2,90 ГГц и максимальная турбо-частота 3,90 ГГц.

Машины с графическим процессором

Ряд специализированных машин с графическим процессором. Каждая машина по умолчанию включает твердотельный накопитель емкостью 50 ГБ. Это может быть расширено до 2 ТБ. Все машины оснащены графическими процессорами NVIDIA.

Наименование	GPU (ГБ)	Виртуальные ЦП	RAM (ГБ)	Цена (в час)	Цена (в месяц)	Linux	Windows	Regions
GPU+ (M4000)	8	8	30	$0.45/hr	$269/mo	✔️	✔️	`NY2` `CA1`
P4000	8	8	30	$0. 51/hr	$303/mo	✔️	✔️	All
P5000	16	8	30	$0.78/hr	$461/mo	✔️	✔️	All
P6000	24	8	30	$1.10 /hr	$647/mo	✔️	✔️	All
RTX4000	8	8	30	$0.56/hr	$337/mo	✔️	✔️	All
RTX5000	16	8	30	$0.82/hr	$484/mo	✔️	✔️	`NY2`
A4000	16	8	45	$0.76/hr	$488/mo	✔️	✔️	`NY2`
A5000	24	8	45	$1. 38/hr	$891/mo	✔️	✔️	`NY2`
A6000	48	8	45	$1.89/hr	$1,219/mo	✔️	✔️	`NY2`
V100	16	8	30	$2.30/hr	$1,348/mo	✔️		`NY2` `CA1`
V100-32G	32	8	30	$2.30/hr	$1,348/mo	✔️		`NY2`
A100	40	12	90	$3.09/hr	$1,994/mo	✔️		`NY2`
A100-80G	80	12	90	$3. 19/hr	$2,048/mo	✔️		`NY2`

CPU architecture infoGPU+ (Maxwell M4000), Pascal P5000, P5000, P6000, and Volta V100 16 GB

Intel Xeon E5- 2623 v4. Базовая частота процессора 2,60 ГГц и максимальная турбо-частота 3,20 ГГц.

RTX 4000, RTX 5000, RTX 6000 и Volta V100 32 ГБ

Intel Xeon Silver 4215R. Базовая частота процессора 3,20 ГГц и максимальная турбо-частота 4,0 ГГц.

Ампер A4000, A5000 и A6000

Intel Xeon Gold 5315Y. Базовая частота процессора 3,20 ГГц и максимальная турбо-частота 3,60 ГГц.

Ampere A100

Intel Xeon Gold 6342. Базовая частота процессора 2,80 ГГц и максимальная турбо-частота 3,50 ГГц.

Машины с несколькими графическими процессорами

Core предлагает варианты машин с выделенными графическими процессорами и до 8 графических процессоров. Технические характеристики и цены машины можно просто удвоить, учетверить и т. д. по сравнению с базовым типом машины. Подробную информацию о машине см. выше.

Типы

P4000x2, P4000x4
P5000x2, P5000x4
P6000x2, P6000x4
RTX4000x2, RTX4000x4
RTX5000x2, RTX5000x4
A4000x2, A4000x4
A5000x2, A5000x4
A6000x2, A6000x4
A100x2, A100x4, A100x8

A100x2, A100x4 и A100x8 предлагают поддержку NVLink.

Виртуальные графические процессоры

(только для Windows)

Виртуальные графические процессоры предлагаются для типов машин Air, Standard, Advanced и Pro. Это семейство оптимизировано для настольных компьютеров общего назначения и не подходит для графических или ресурсоемких приложений. Графический процессор, включенный в это семейство, представляет собой «виртуальный» графический процессор NVIDIA GRID, который не поддерживает CUDA, OpenCL, OpenGL и другие функции, необходимые для высокопроизводительных рабочих нагрузок графического процессора.

Name	GPU (GB)	vCPUs	RAM (GB)	Price (hourly)	Price (monthly)	Windows	Regions
Air+	0. 5	3	4	$0.07/hr	$23/mo	✔️	All
Standard	0.5	4	8	$0.10/hr	$36/mo	✔️	All
Advanced	2	6	16	$0.18/hr	$66/mo	✔️	All
Pro	4	8	32	$0.32/hr	$121/mo	✔️	All

CPU architecture infoGen 1 (Introduced in 2017)

Intel Xeon E5-2630 v3. Базовая частота процессора 2,4 ГГц и максимальная турбо-частота 3,20 ГГц.

14 различных типов обучения в машинном обучении

Последнее обновление: 11 ноября 2019 г.

Машинное обучение — это большая область исследований, которая пересекается и наследует идеи из многих смежных областей, таких как искусственный интеллект.

Основное внимание в этой области уделяется обучению, то есть приобретению навыков или знаний на основе опыта. Чаще всего это означает синтез полезных концепций из исторических данных.

Таким образом, существует множество различных типов обучения, с которыми вы можете столкнуться как практик в области машинного обучения: от целых областей обучения до конкретных методов.

В этом посте вы найдете краткое введение в различные типы обучения, с которыми вы можете столкнуться в области машинного обучения.

Прочитав этот пост, вы узнаете:

Области обучения, такие как контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением.
Гибридные типы обучения, такие как частично контролируемое и самоконтролируемое обучение.
Общие методы, такие как активное онлайн-обучение и трансферное обучение.

Начнем.

Типы обучения в машинном обучении
Фото Lenny K Photography, некоторые права защищены.

Типы обучения

Учитывая, что основное внимание в области машинного обучения уделяется « обучению », существует множество типов, с которыми вы можете столкнуться как практик.

Некоторые типы обучения описывают целые области исследований, состоящие из множества различных типов алгоритмов, таких как « контролируемое обучение ». Другие описывают мощные методы, которые вы можете использовать в своих проектах, такие как « трансферное обучение ».

Существует примерно 14 типов обучения, с которыми вы должны быть знакомы как специалист по машинному обучению; они:

Проблемы с обучением

1. Обучение под наблюдением
2. Обучение без учителя
3. Обучение с подкреплением

Гибридные задачи обучения

4. Обучение с полуучителем
5. Самостоятельное обучение
6. Многоэкземплярное обучение

Статистический вывод

7. Индуктивное обучение
8. Дедуктивный вывод
9. Трансдуктивное обучение

Методы обучения

10. Многозадачное обучение
11. Активное обучение
12. Онлайн-обучение
13. Трансферное обучение
14. Обучение ансамблю

В следующих разделах мы подробно рассмотрим каждый из них по очереди.

Я пропустил важный вид обучения?
Дайте мне знать в комментариях ниже.

Проблемы с обучением

Во-первых, мы более подробно рассмотрим три основных типа задач обучения в машинном обучении: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

1. Обучение под наблюдением

Обучение с учителем описывает класс задач, которые включают использование модели для изучения сопоставления между входными примерами и целевой переменной.

Приложения, в которых обучающие данные содержат примеры входных векторов вместе с соответствующими им целевыми векторами, известны как задачи обучения с учителем.

— стр. 3, Распознавание образов и машинное обучение, 2006.

Модели подходят для обучающих данных, состоящих из входных и выходных данных, и используются для прогнозирования наборов тестов, где предоставляются только входные данные, а выходные данные модели сравниваются с удерживаемыми целевыми переменными и используются для оценки навыков модели.

Обучение — это поиск в пространстве возможных гипотез той, которая будет хорошо работать даже на новых примерах, выходящих за рамки обучающей выборки. Чтобы измерить точность гипотезы, мы даем ей тестовый набор примеров, отличный от обучающего набора.

— Страница 695, Искусственный интеллект: современный подход, 3-е издание, 2015 г.

Существует два основных типа задач обучения с учителем: это классификация, включающая предсказание метки класса, и регрессия, включающая предсказание числового значения.

Классификация : Задача контролируемого обучения, которая включает в себя прогнозирование метки класса.
Регрессия : Задача контролируемого обучения, которая включает в себя прогнозирование числовой метки.

Как задачи классификации, так и задачи регрессии могут иметь одну или несколько входных переменных, а входные переменные могут иметь любой тип данных, например числовой или категориальный.

Примером проблемы классификации может быть набор данных рукописных цифр MNIST, где входными данными являются изображения рукописных цифр (пиксельные данные), а выходными данными является метка класса для того, какую цифру представляет изображение (числа от 0 до 9).).

Примером задачи регрессии может служить набор данных о ценах на жилье в Бостоне, где входными данными являются переменные, описывающие район, а выходными данными является цена дома в долларах.

Некоторые алгоритмы машинного обучения описываются как алгоритмы машинного обучения « под наблюдением », поскольку они предназначены для задач машинного обучения под наблюдением. Популярные примеры включают в себя: деревья решений, машины опорных векторов и многие другие.

Наша цель — найти полезную аппроксимацию f(x) функции f(x), лежащую в основе прогностического соотношения между входными и выходными данными

— стр. 28, Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, вывод и прогнозирование, 2-е издание, 2016 г.

Алгоритмы

называются « контролируемыми », потому что они учатся, делая прогнозы на основе примеров входных данных, а модели контролируются и корректируются с помощью алгоритма, чтобы лучше прогнозировать ожидаемые целевые результаты в наборе обучающих данных.

Термин «обучение с учителем» возник из-за того, что цель предоставляется инструктором или учителем, который показывает системе машинного обучения, что делать.

— Страница 105, Глубокое обучение, 2016.

Некоторые алгоритмы могут быть специально разработаны для классификации (например, логистическая регрессия) или регрессии (например, линейная регрессия), а некоторые могут использоваться для обоих типов задач с небольшими изменениями (например, искусственные нейронные сети).

2. Обучение без учителя

Неконтролируемое обучение описывает класс проблем, связанных с использованием модели для описания или извлечения взаимосвязей в данных.

По сравнению с обучением с учителем, обучение без учителя работает только с входными данными без выходных или целевых переменных. Таким образом, при обучении без учителя учитель не исправляет модель, как в случае обучения с учителем.

В неконтролируемом обучении нет инструктора или учителя, и алгоритм должен научиться понимать данные без этого руководства.

— Страница 105, Глубокое обучение, 2016.

Существует много типов неконтролируемого обучения, хотя есть две основные проблемы, с которыми часто сталкиваются практикующие специалисты: это кластеризация, которая включает в себя поиск групп в данных, и оценка плотности, которая включает в себя суммирование распределения данных.

Кластеризация: неконтролируемая проблема обучения, которая включает поиск групп в данных.
Оценка плотности : Задача обучения без учителя, которая включает в себя суммирование распределения данных.

Примером алгоритма кластеризации является k-Means, где k относится к количеству кластеров, которые необходимо обнаружить в данных. Примером алгоритма оценки плотности является оценка плотности ядра, которая включает использование небольших групп тесно связанных выборок данных для оценки распределения новых точек в проблемном пространстве.

Наиболее распространенной задачей обучения без учителя является кластеризация: обнаружение потенциально полезных кластеров входных примеров. Например, агент такси может постепенно разработать концепцию «дней с хорошим трафиком» и «дней с плохим трафиком», даже если учитель никогда не приводил примеры каждого из них.

— Страницы 694-695, Искусственный интеллект: современный подход, 3-е издание, 2015 г.

Можно выполнить кластеризацию и оценку плотности, чтобы узнать закономерности в данных.

Также могут использоваться дополнительные неконтролируемые методы, такие как визуализация, которая включает графическое или графическое представление данных различными способами, и методы проекции, которые включают уменьшение размерности данных.

Визуализация : Задача обучения без учителя, которая включает создание графиков данных.
Проекция : Проблема обучения без учителя, которая включает создание низкоразмерных представлений данных.

Примером метода визуализации может быть матрица точечной диаграммы, которая создает по одной точечной диаграмме для каждой пары переменных в наборе данных. Примером проекционного метода может быть анализ основных компонентов, который включает в себя суммирование набора данных с точки зрения собственных значений и собственных векторов с удалением линейных зависимостей.

Целью таких задач обучения без учителя может быть обнаружение групп похожих примеров в данных, где это называется кластеризацией, или определение распределения данных во входном пространстве, известное как оценка плотности, или проецирование данных из многомерное пространство вплоть до двух или трех измерений с целью визуализации.

— стр. 3, Распознавание образов и машинное обучение, 2006.

3. Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением описывает класс проблем, когда агент работает в среде и должен научиться действовать, используя обратную связь.

Обучение с подкреплением — это изучение того, что делать — как сопоставлять ситуации с действиями — чтобы максимизировать числовой сигнал вознаграждения. Учащемуся не говорят, какие действия предпринять, но вместо этого он должен выяснить, какие действия приносят наибольшую награду, попробовав их.

— стр. 1, Обучение с подкреплением: введение, 2-е издание, 2018 г.

Использование среды означает, что не существует фиксированного набора обучающих данных, а скорее цель или набор целей, которые агент должен достичь, действия, которые он может выполнять, и отзывы об эффективности достижения цели.

Некоторые алгоритмы машинного обучения работают не только с фиксированным набором данных. Например, алгоритмы обучения с подкреплением взаимодействуют с окружающей средой, поэтому существует петля обратной связи между системой обучения и ее опытом.

— стр. 105, Deep Learning, 2016.

Это похоже на обучение с учителем в том, что у модели есть некоторая реакция, на основе которой можно учиться, хотя обратная связь может быть задержанной и статистически зашумленной, что затрудняет для агента или модели связывание причины и следствия.

Примером проблемы с подкреплением является игра, в которой агент имеет целью набрать высокий балл и может делать ходы в игре и получать обратную связь в виде наказаний или вознаграждений.

Во многих сложных областях обучение с подкреплением является единственным реальным способом обучения программы работе на высоком уровне. Например, в игре человеку очень сложно обеспечить точную и непротиворечивую оценку большого количества позиций, которая потребуется для обучения функции оценки непосредственно на примерах. Вместо этого программе можно сообщить, когда она выиграла или проиграла, и она может использовать эту информацию для изучения функции оценки, которая дает достаточно точные оценки вероятности выигрыша из любой заданной позиции.

— стр. 831, Искусственный интеллект: современный подход, 3-е издание, 2015 г.

Впечатляющие недавние результаты включают в себя использование подкрепления в AlphaGo от Google, чтобы превзойти лучшего в мире игрока в го.

Некоторые популярные примеры алгоритмов обучения с подкреплением включают Q-обучение, обучение на основе временной разницы и глубокое обучение с подкреплением.

Проблемы гибридного обучения

Границы между неконтролируемым и контролируемым обучением размыты, и существует множество гибридных подходов, основанных на каждой области исследования.

В этом разделе мы более подробно рассмотрим некоторые из наиболее распространенных гибридных областей обучения: полууправляемое, самоуправляемое и многоэкземплярное обучение.

4. Полуконтролируемое обучение

Полууправляемое обучение — это контролируемое обучение, при котором обучающие данные содержат очень мало размеченных примеров и большое количество неразмеченных примеров.

Цель модели полуконтролируемого обучения — эффективно использовать все доступные данные, а не только помеченные данные, как в контролируемом обучении.

При частично контролируемом обучении нам дается несколько помеченных примеров, и мы должны сделать все возможное из большой коллекции неразмеченных примеров. Даже сами ярлыки могут не быть той пророческой истиной, на которую мы надеемся.

— Страница 695, Искусственный интеллект: современный подход, 3-е издание, 2015 г.

Для эффективного использования неразмеченных данных может потребоваться использование неконтролируемых методов, таких как кластеризация и оценка плотности. Как только группы или шаблоны обнаружены, контролируемые методы или идеи контролируемого обучения могут использоваться для маркировки немаркированных примеров или применения меток к немаркированным представлениям, которые позже используются для предсказания.

Обучение без учителя может дать полезные подсказки о том, как группировать примеры в пространстве представления. Примеры, плотно сгруппированные во входном пространстве, должны быть сопоставлены с аналогичными представлениями.

— Страница 243, Глубокое обучение, 2016.

Многие реальные задачи обучения с учителем часто являются примерами задач обучения с полуучителем, учитывая затраты или вычислительные затраты на маркировку примеров. Например, для классификации фотографий требуется набор данных фотографий, которые уже были помечены людьми-операторами.

Многие проблемы из области компьютерного зрения (данные изображений), обработки естественного языка (текстовые данные) и автоматического распознавания речи (аудиоданные) попадают в эту категорию и не могут быть легко решены с помощью стандартных методов обучения с учителем.

… во многих практических приложениях маркированных данных очень мало, а немаркированных данных много. «Полуконтролируемое» обучение пытается повысить точность контролируемого обучения за счет использования информации в неразмеченных данных. Это звучит как магия, но это может сработать!

— стр. 467, Интеллектуальный анализ данных: практические инструменты и методы машинного обучения, 4-е издание, 2016 г.

5. Самостоятельное обучение

Обучение с самостоятельным учителем относится к проблеме обучения без учителя, которая оформлена как задача обучения с учителем, чтобы применить алгоритмы обучения с учителем для ее решения.

Алгоритмы обучения с учителем используются для решения альтернативной или предтекстовой задачи, результатом которой является модель или представление, которые можно использовать при решении исходной (фактической) задачи моделирования.

Платформа обучения с самоконтролем требует только немаркированных данных, чтобы сформулировать задачу обучения предтекста, такую как прогнозирование контекста или поворот изображения, для которых целевая цель может быть вычислена без контроля.

— Пересмотр обучения визуальному представлению с самоконтролем, 2019.

Типичным примером самоконтролируемого обучения является компьютерное зрение, где доступен корпус неразмеченных изображений, которые можно использовать для обучения контролируемой модели, например, для создания изображений в оттенках серого и получения моделью предсказания цветового представления (раскрашивания) или удаления блоков изображений. изображение и модель предсказывает недостающие части (inpainting).

При различительном обучении с самоконтролем, которое является основным направлением этой работы, модель обучается на вспомогательной или «предлоговой» задаче, для которой достоверные данные доступны бесплатно. В большинстве случаев предтекстовая задача предполагает предсказание некоторой скрытой части данных (например, предсказание цвета для полутоновых изображений

— Самоконтролируемое обучение визуальному представлению для масштабирования и сравнительного анализа, 2019.

Общим примером самоконтролируемых алгоритмов обучения являются автоэнкодеры. Это тип нейронной сети, который используется для создания компактного или сжатого представления входной выборки. Они достигают этого с помощью модели, в которой элементы кодера и декодера разделены узким местом, представляющим внутреннее компактное представление ввода.

Автоэнкодер — это нейронная сеть, обученная копировать входные данные в выходные. Внутри он имеет скрытый слой h , который описывает код, используемый для представления ввода.

— Страница 502, Глубокое обучение, 2016.

Эти модели автоэнкодера обучаются путем предоставления входных данных модели как входных, так и целевых выходных данных, требуя, чтобы модель воспроизводила входные данные, сначала кодируя их в сжатое представление, а затем декодируя обратно в исходное. После обучения декодер отбрасывается, а кодировщик используется по мере необходимости для создания компактных представлений ввода.

Хотя автоэнкодеры обучаются с помощью метода обучения с учителем, они решают проблему обучения без учителя, а именно являются разновидностью проекционного метода для уменьшения размерности входных данных.

Традиционно автоэнкодеры использовались для уменьшения размерности или изучения признаков.

— Страница 502, Глубокое обучение, 2016.

Другим примером самоконтролируемого обучения являются генеративно-состязательные сети или GAN. Это генеративные модели, которые чаще всего используются для создания синтетических фотографий с использованием только набора немаркированных примеров из целевого домена.

Модели GAN

обучаются косвенно с помощью отдельной модели дискриминатора, которая классифицирует примеры фотографий из домена как настоящие или поддельные (сгенерированные), результат чего возвращается для обновления модели GAN и побуждает ее генерировать более реалистичные фотографии на следующем итерация.

Сеть генераторов напрямую производит образцы […]. Его противник, сеть-дискриминатор, пытается различить выборки, взятые из обучающих данных, и выборки, взятые из генератора. Дискриминатор выдает значение вероятности, заданное d(x; θ(d)), указывающее вероятность того, что x является реальным обучающим примером, а не поддельным образцом, взятым из модели.

— Страница 699, Глубокое обучение, 2016.

6. Многоэкземплярное обучение

Многоэкземплярное обучение — это контролируемая задача обучения, в которой отдельные примеры не помечены; вместо этого пакеты или группы образцов маркируются.

При многоэкземплярном обучении вся коллекция примеров помечается как содержащая или не содержащая пример класса, но отдельные элементы коллекции не помечаются.

— стр. 106, Deep Learning, 2016.

Экземпляры находятся в « пакетах », а не в наборах, потому что данный экземпляр может присутствовать один или несколько раз, например. дубликаты.

Моделирование включает в себя использование знаний о том, что один или несколько экземпляров в сумке связаны с целевой меткой, и прогнозирование этикетки для новых сумок в будущем с учетом их состава из нескольких немаркированных экземпляров.

В контролируемом многоэкземплярном обучении метка класса связана с каждой сумкой, и цель обучения — определить, как можно вывести класс из экземпляров, составляющих сумку.

— стр. 156, Интеллектуальный анализ данных: практические инструменты и методы машинного обучения, 4-е издание, 2016 г.

Простые методы, такие как присвоение меток класса отдельным экземплярам и использование стандартных алгоритмов обучения с учителем, часто являются хорошим первым шагом.

Статистический вывод

Вывод относится к достижению результата или решения.

В машинном обучении подгонка модели и прогнозирование являются двумя типами вывода.

Существуют различные парадигмы вывода, которые можно использовать в качестве основы для понимания того, как работают некоторые алгоритмы машинного обучения или как можно решать некоторые проблемы обучения.

Некоторыми примерами подходов к обучению являются индуктивное, дедуктивное и трансдуктивное обучение и вывод.

7. Индуктивное обучение

Индуктивное обучение предполагает использование фактических данных для определения результата.

Индуктивное рассуждение относится к использованию конкретных случаев для определения общих результатов, т.е. конкретного к общему.

Большинство моделей машинного обучения обучаются с помощью индуктивного вывода или индуктивного рассуждения, когда общие правила (модель) изучаются на конкретных исторических примерах (данных).

… проблема индукции, то есть проблема того, как делать общие выводы о будущем из конкретных наблюдений из прошлого.

— стр. 77, Машинное обучение: вероятностная перспектива, 2012 г.

Подгонка модели машинного обучения — это процесс индукции. Модель представляет собой обобщение конкретных примеров в обучающем наборе данных.

Создается модель или гипотеза о проблеме с использованием обучающих данных, и считается, что новые невидимые данные сохраняются позже, когда модель используется.

При отсутствии какой-либо дополнительной информации мы предполагаем, что наилучшей гипотезой относительно невидимых случаев является гипотеза, которая лучше всего соответствует наблюдаемым обучающим данным. Это фундаментальное предположение индуктивного обучения …

— Страница 23, Машинное обучение, 1997.

8. Дедуктивный вывод

Дедукция или дедуктивный вывод относится к использованию общих правил для определения конкретных результатов.

Мы можем лучше понять индукцию, противопоставив ее дедукции.

Дедукция обратна индукции. Если индукция идет от частного к общему, то дедукция идет от общего к частному.

… простое наблюдение, что индукция — это как раз обратная дедукция!

— Страница 291, Машинное обучение, 1997.

Дедукция — это нисходящий тип рассуждений, который ищет все предпосылки, которые должны быть соблюдены, прежде чем сделать вывод, тогда как индукция — это восходящий тип рассуждений, который использует доступные данные в качестве доказательства результата.

В контексте машинного обучения, когда мы используем индукцию для подгонки модели к обучающему набору данных, модель можно использовать для прогнозирования. Использование модели является типом дедукции или дедуктивного вывода.

9. Трансдуктивное обучение

Преобразование или трансдуктивное обучение используется в области статистической теории обучения для обозначения предсказания конкретных примеров на основе конкретных примеров из области.

Он отличается от индукции тем, что включает в себя изучение общих правил на конкретных примерах, т.е. конкретный к конкретному.

Индукция, вывод функции из заданных данных. Дедукция, вывод значений данной функции для точек интереса. Преобразование, получение значений неизвестной функции для точек интереса из заданных данных.

— стр. 169, Природа статистической теории обучения, 1995.

В отличие от индукции не требуется никакого обобщения; вместо этого используются конкретные примеры напрямую. На самом деле это может быть более простой задачей, чем индукция.

Модель оценки значения функции в заданной точке интереса описывает новую концепцию вывода: движение от частного к частному. Мы называем этот тип вывода трансдуктивным выводом. Обратите внимание, что эта концепция вывода появляется, когда кто-то хочет получить наилучший результат из ограниченного количества информации.

— стр. 169, Природа статистической теории обучения, 1995.

Классическим примером трансдуктивного алгоритма является алгоритм k-ближайших соседей, который не моделирует обучающие данные, а вместо этого использует их напрямую каждый раз, когда требуется прогноз.

Подробнее о трансдукции см. в руководстве:

Нежное введение в трансдукцию в машинном обучении

Противопоставление индукции, дедукции и трансдукции:

Мы можем противопоставить эти три типа вывода в контексте машинного обучения.

Например:

Индукция : Изучение общей модели на конкретных примерах.
Дедукция : Использование модели для прогнозирования.
Трансдукция : Использование конкретных примеров для прогнозирования.

На изображении ниже хорошо показаны эти три разных подхода.

Связь между индукцией, дедукцией и трансдукцией
Взято из книги «Природа статистической теории обучения».

Методы обучения

Существует много техник, которые описываются как типы обучения.

В этом разделе мы более подробно рассмотрим некоторые из наиболее распространенных методов.

Это включает в себя многозадачное, активное, интерактивное, переносное и ансамблевое обучение.

10. Многозадачное обучение

Многозадачное обучение — это тип контролируемого обучения, который включает в себя подбор модели на одном наборе данных, который решает несколько связанных проблем.

Он включает в себя разработку модели, которую можно обучать на нескольких связанных задачах таким образом, чтобы производительность модели повышалась за счет обучения по задачам по сравнению с обучением на какой-либо одной задаче.

Многозадачное обучение — это способ улучшить обобщение путем объединения примеров (которые можно рассматривать как мягкие ограничения, накладываемые на параметры), возникающих из нескольких задач.

— Страница 244, Глубокое обучение, 2016.

Многозадачное обучение может быть полезным подходом к решению проблем, когда имеется множество входных данных, помеченных для одной задачи, которые можно использовать совместно с другой задачей с гораздо менее размеченными данными.

… мы можем захотеть изучить несколько связанных моделей одновременно, что известно как многозадачное обучение. Это позволит нам «позаимствовать статистическую силу» у задач с большим количеством данных и поделиться ею с задачами с небольшим количеством данных.

Страница 231, Машинное обучение: вероятностная перспектива, 2012.

Например, для задачи многозадачного обучения характерно использование одних и тех же шаблонов ввода, которые могут использоваться для нескольких различных выходных данных или задач обучения с учителем. В этой настройке каждый результат может быть предсказан другой частью модели, что позволяет ядру модели обобщать каждую задачу для одних и тех же входных данных.

Точно так же, как дополнительные обучающие примеры оказывают большее давление на параметры модели в сторону значений, которые хорошо обобщаются, когда часть модели является общей для разных задач, эта часть модели в большей степени ограничивается хорошими значениями (при условии, что совместное использование оправдано), часто приводя к лучшему обобщению.

— Страница 244, Глубокое обучение, 2016.

Популярным примером многозадачного обучения является то, что одно и то же встраивание слов используется для изучения распределенного представления слов в тексте, которое затем используется в нескольких различных задачах обучения с учителем по обработке естественного языка.

11. Активное обучение

Активное обучение — это метод, при котором модель может запрашивать пользователя-человека-оператора в процессе обучения, чтобы устранить неоднозначность в процессе обучения.

Активное обучение: учащийся адаптивно или интерактивно собирает обучающие примеры, обычно запрашивая у оракула метки для новых точек.

— стр. 7, Основы машинного обучения, 2-е издание, 2018 г.

Активное обучение является типом обучения с учителем и направлено на достижение такой же или лучшей производительности так называемого « пассивного » обучения с учителем, хотя и более эффективно в отношении того, какие данные собираются или используются моделью.

Ключевая идея активного обучения заключается в том, что алгоритм машинного обучения может достичь большей точности с меньшим количеством обучающих меток, если ему разрешено выбирать данные, на основе которых он обучается. Активный учащийся может задавать запросы, обычно в форме немаркированных экземпляров данных, которые должны быть помечены оракулом (например, аннотатором-человеком).

— Обзор литературы для активного обучения, 2009 г.

Вполне разумно рассматривать активное обучение как подход к решению задач обучения с полуучителем или как альтернативную парадигму для тех же типов задач.

… мы видим, что активное обучение и обучение с полуучителем решают одну и ту же проблему с противоположных сторон. В то время как полууправляемые методы используют то, что учащийся думает, что знает о неразмеченных данных, активные методы пытаются исследовать неизвестные аспекты. Поэтому естественно думать об объединении двух

— Обзор литературы для активного обучения, 2009 г.

Активное обучение является полезным подходом, когда доступных данных не так много, а сбор или маркировка новых данных требует больших затрат.

Процесс активного обучения позволяет направить выборку предметной области таким образом, чтобы свести к минимуму количество выборок и максимизировать эффективность модели.

Активное обучение часто используется в приложениях, где получение меток обходится дорого, например, в приложениях вычислительной биологии.

— стр. 7, Основы машинного обучения, 2-е издание, 2018 г.

12. Онлайн-обучение

Онлайн-обучение включает в себя использование доступных данных и обновление модели непосредственно перед тем, как потребуется прогноз, или после того, как было сделано последнее наблюдение.

Онлайн-обучение подходит для тех задач, где наблюдения предоставляются с течением времени и где предполагается, что распределение вероятностей наблюдений также будет меняться с течением времени. Поэтому ожидается, что модель будет меняться так же часто, чтобы фиксировать и использовать эти изменения.

Традиционно машинное обучение выполняется в автономном режиме, что означает, что у нас есть пакет данных, и мы оптимизируем уравнение […] Однако, если у нас есть потоковые данные, нам необходимо выполнять онлайн-обучение, чтобы мы могли обновлять наши оценки по мере каждого нового точка данных прибывает, а не ждет «конца» (который может никогда не наступить).

— Страница 261, Машинное обучение: вероятностная перспектива, 2012.

Этот подход также используется алгоритмами, в которых может быть больше наблюдений, чем может разумно уместиться в памяти, поэтому обучение выполняется постепенно по наблюдениям, таким как поток данных.

Онлайн-обучение полезно, когда данные могут быстро меняться с течением времени. Это также полезно для приложений, в которых используется большой набор данных, который постоянно растет, даже если изменения происходят постепенно.

— Страница 753, Искусственный интеллект: современный подход, 3-е издание, 2015 г.

Как правило, онлайн-обучение стремится свести к минимуму « сожаление », то есть насколько хорошо модель работает по сравнению с тем, насколько хорошо она могла бы работать, если бы вся доступная информация была доступна в виде пакета.

В сообществе теоретиков машинного обучения цель, используемая в онлайн-обучении, — это сожаление, то есть усредненная потеря, понесенная относительно лучшего, что мы могли бы получить задним числом, используя одно фиксированное значение параметра

— стр. 262, Машинное обучение: вероятностная перспектива, 2012 г.

Одним из примеров онлайн-обучения является так называемый стохастический или онлайн-градиентный спуск, используемый для подбора искусственной нейронной сети.

Тот факт, что стохастический градиентный спуск сводит к минимуму ошибку обобщения, легче всего увидеть в случае онлайн-обучения, когда примеры или мини-пакеты извлекаются из потока данных.

— Страница 281, Глубокое обучение, 2016.

13. Трансферное обучение

Трансфертное обучение — это тип обучения, при котором модель сначала обучается одной задаче, а затем часть или вся модель используется в качестве отправной точки для связанной задачи.

При трансферном обучении учащийся должен выполнить две или более разных задач, но мы предполагаем, что многие факторы, объясняющие вариации в P1, имеют отношение к вариациям, которые необходимо зафиксировать для изучения P2.

— Страница 536, Глубокое обучение, 2016.

Это полезный подход к проблемам, когда есть задача, связанная с основной интересующей задачей, и связанная задача имеет большой объем данных.

Он отличается от многозадачного обучения тем, что задачи изучаются последовательно при трансферном обучении, тогда как многозадачное обучение стремится к хорошей производительности всех рассматриваемых задач с помощью одной модели в одно и то же время параллельно.

… предварительная подготовка глубокой сверточной сети с 8 слоями весов для набора задач (подмножество из 1000 категорий объектов ImageNet), а затем инициализация сети того же размера с первыми k слоями первой сети. Затем все слои второй сети (с верхними уровнями, инициализируемыми случайным образом) затем совместно обучаются для выполнения другого набора задач (еще одного подмножества из 1000 категорий объектов ImageNet) с меньшим количеством обучающих примеров, чем для первого набора задач.

— Страница 325, Глубокое обучение, 2016.

Примером может служить классификация изображений, когда прогностическая модель, такая как искусственная нейронная сеть, может быть обучена на большом корпусе общих изображений, а веса модели могут использоваться в качестве отправной точки при обучении на меньшем более конкретном набор данных, таких как собаки и кошки. Функции, уже изученные моделью в более широкой задаче, такие как извлечение линий и узоров, будут полезны в новой связанной задаче.

Если имеется значительно больше данных в первой настройке (выборка из P1), то это может помочь изучить представления, полезные для быстрого обобщения, на основе очень небольшого числа примеров, взятых из P2. Многие визуальные категории имеют общие представления низкого уровня о границах и визуальных формах, эффектах геометрических изменений, изменениях освещения и т. д.

— Страница 536, Глубокое обучение, 2016.

Как уже отмечалось, трансферное обучение особенно полезно для моделей, которые проходят постепенное обучение, а существующая модель может использоваться в качестве отправной точки для дальнейшего обучения, например сетей глубокого обучения.

Дополнительные сведения о трансферном обучении см. в учебном пособии:

Нежное введение в трансферное обучение для глубокого обучения

14. Обучение ансамблю

Ансамблевое обучение — это подход, при котором два или более режима подбираются к одним и тем же данным, а прогнозы каждой модели комбинируются.

Область ансамблевого обучения предлагает множество способов комбинирования прогнозов членов ансамбля, включая единообразное взвешивание и веса, выбранные на проверочном наборе.

— Страница 472, Глубокое обучение, 2016.

Целью ансамблевого обучения является достижение лучшей производительности с ансамблем моделей по сравнению с любой отдельной моделью. Это включает в себя как решение о том, как создавать модели, используемые в ансамбле, так и то, как лучше всего комбинировать прогнозы от членов ансамбля.

Обучение ансамблю можно разбить на две задачи: создание популяции базовых учащихся на основе обучающих данных, а затем их объединение для формирования составного предиктора.

— Страница 605, Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, вывод и прогнозирование, 2-е издание, 2016 г.

Ансамблевое обучение — это полезный подход для улучшения навыков прогнозирования в проблемной области и для уменьшения дисперсии алгоритмов стохастического обучения, таких как искусственные нейронные сети.

Некоторые примеры популярных алгоритмов ансамблевого обучения включают: взвешенное среднее, обобщение с накоплением (стекинг) и агрегирование начальной загрузки (бэггинг).

Бэгинг, бустинг и штабелирование разрабатывались в течение последних нескольких десятилетий, и их производительность зачастую удивительно высока. Исследователи машинного обучения изо всех сил пытались понять, почему.

— стр. 480, Интеллектуальный анализ данных: практические инструменты и методы машинного обучения, 4-е издание, 2016 г.

Дополнительные сведения об обучении в ансамбле см. в учебном пособии:

Методы ансамблевого обучения для нейронных сетей глубокого обучения

Дополнительное чтение

В этом разделе содержится больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

Книги

Распознавание образов и машинное обучение, 2006 г.
Глубокое обучение, 2016.
Обучение с подкреплением: введение, 2-е издание, 2018 г.
Интеллектуальный анализ данных: практические инструменты и методы машинного обучения, 4-е издание, 2016 г.
Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, вывод и прогнозирование, 2-е издание, 2016 г.
Машинное обучение: вероятностная перспектива, 2012 г.
Машинное обучение, 1997.
Природа статистической теории обучения, 1995.
Основы машинного обучения, 2-е издание, 2018 г.
Искусственный интеллект: современный подход, 3-е издание, 2015 г.

Бумаги

Пересмотр обучения визуальному представлению с самоконтролем, 2019 г.
Обзор литературы для активного обучения, 2009 г.

Учебники

Контролируемые и неконтролируемые алгоритмы машинного обучения
Почему алгоритмы машинного обучения работают с новыми данными?
Как работают алгоритмы машинного обучения
Нежное введение в трансдукцию в машинном обучении
Нежное введение в трансферное обучение для глубокого обучения
Методы ансамблевого обучения для нейронных сетей глубокого обучения

Видео

Янн ЛеКун @EPFL – «Обучение с самоконтролем: могут ли машины учиться, как люди?» 2018

Артикул

Обучение под наблюдением, Википедия.
Обучение без учителя, Википедия.
Обучение с подкреплением, Википедия.
Полуконтролируемое обучение, Википедия.
Многозадачное обучение, Википедия.
Обучение на нескольких экземплярах, Википедия.
Индуктивное рассуждение, Википедия.
Дедуктивное рассуждение, Википедия.
Трансдукция (машинное обучение), Википедия.
Активное обучение (машинное обучение), Википедия.
Машинное обучение онлайн, Википедия.
Трансферное обучение, Википедия.
Обучение ансамблю, Википедия.

Резюме

В этом посте вы нашли краткое введение в различные типы обучения, с которыми вы можете столкнуться в области машинного обучения.

В частности, вы узнали:

Области обучения, такие как контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением.
Гибридные типы обучения, такие как частично контролируемое и самоконтролируемое обучение.
Общие методы, такие как активное онлайн-обучение и трансферное обучение.

Есть вопросы?
Задавайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

О Джейсоне Браунли

Джейсон Браунли, доктор философии, специалист по машинному обучению, который обучает разработчиков тому, как получать результаты с помощью современных методов машинного обучения с помощью практических руководств.

Машины виды: Виды автомобилей — Об автомобилях

Виды автомобилей — Об автомобилях

преимущества и недостатки — Eurorepar Авто Премиум

Когда вы не поворачиваете руль, но:

1. Задний привод

2. Передний привод

3. Полный привод

1. Заднеприводной автомобиль

2. Переднеприводной автомобиль

3. Подключаемый (водителем) полный привод

4. Полный привод, подключаемый автоматически

5. Постоянный полный привод

марки, модели, назначение. Автомобили: легковые, грузовые и специального назначения :: SYL.ru

Мировая практика классификации

Основное деление по назначению

Марка авто

Легковые модели машин

Грузовые виды автомобилей

Классификация автобусов

Спецтранспорт

Похожие статьи

Спортивные машины.

Можно выделить отличительные особенности, по которым несложно узнать спортивные машины среди остальных:

Условно их подразделяют на следующие категории:

Приведенная выше классификация основана на различных параметрах. Прежде всего, это такие факторы, как:

Похожие темы:

Угловые шлифовальные машины. Виды и устройство. Работа

Угловые шлифовальные машины делятся на бытовые и профессиональные.

По типу питания угловые шлифовальные машины делятся на:

Их преимуществами перед аккумуляторными является:

Угловые шлифовальные машины состоят из следующих основных элементов:

Меры безопасности:

Похожие темы:

Дорожно-строительная техника – виды и особенности

История развития машин для строительства дорог

Первый экскаватор и дальнейшие изменения в конструкции

Бульдозер: начало развития и до наших дней

Типы дорожно-строительной техники и ее назначение

Телескопические погрузчики Dieci

Фронтальные погрузчики SDLG

Мини-погрузчик New Holland

простая машина | Определение, типы, примеры, список и факты

Семейство машин, оптимизированных для вычислений | Compute Engine Documentation

Машины серии C2

Серия станков C2D

Стандарт C2D

C2D высокопроизводительный процессор

C2D с высокой памятью

Ограничения

Что дальше

| Microsoft Azure

Серия A

ВМ начального уровня для разработки/тестирования

Bs-Series

Экономичные расширяемые виртуальные машины

Серия D

Вычислительные ресурсы общего назначения

Серия E

Оптимизированы для приложений, работающих в памяти

Серия F

Виртуальные машины, оптимизированные для вычислений

Серия G

Виртуальные машины с оптимизацией памяти и хранилища

Серия H

Виртуальные машины для высокопроизводительных вычислений

Серия Ls

Виртуальные машины, оптимизированные для хранения данных

M-Series

Виртуальные машины с оптимизацией памяти

Mv2-Series

Виртуальные машины с максимальной оптимизацией памяти

Серия N

Виртуальные машины с поддержкой графического процессора

Цены на Azure и варианты приобретения

Свяжитесь с нами напрямую

Узнайте, как приобрести

Дополнительные ресурсы

Виртуальные машины

Калькулятор цен

SLA

Машины с несколькими графическими процессорами

Типы

Виртуальные графические процессоры

(только для Windows)