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AI 基礎架構:網路技術

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AI 基礎架構:網路技術

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
中级 等级
需要一些相关经验
4 小时 完成
灵活的计划
自行安排学习进度
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中级 等级
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您将学到什么

  • 介紹 AI 管道每個階段的網路需求和相關的 Google Cloud 產品。

  • 區分不同 GPU 和 TPU 機型的網路特性。

  • 介紹資料擷取作業、AI 訓練和生成式 AI 推論適用的網路選項

  • 瞭解 AI 網路最佳做法。

要了解的详细信息

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April 2026

作业

4 项作业

授课语言:中文(繁体)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

该课程共有6个模块

這個單元會概略說明課程內容,並列出學習目標。

涵盖的内容

1个插件

本單元詳細說明 AI 工作負載不同於傳統網頁應用程式的特殊網路要求,包括介紹每個管道階段 (從擷取到推論) 的特定頻寬和延遲需求,並分析 Google Cloud 的 A3 和 A4 GPU 機型為盡可能提高「有效處理量」而採用的「通道一致」(rail-aligned) 網路架構。

涵盖的内容

1个作业3个插件

本模組詳細說明將大量資料集有效遷移到雲端的策略,包括介紹如何運用 Cross-Cloud Network 和 Cloud Interconnect 來建立高頻寬管道,並概述啟用巨型封包 (MTU) 等設定方面的最佳做法,來減少通訊協定負擔並盡可能提升處理量。

涵盖的内容

1个作业2个插件

本單元詳細說明低延遲網路在分散式模型訓練中的關鍵作用,包括介紹遠端直接記憶體存取 (RDMA) 對梯度同步作業的必要性、Google Titanium 卸載架構在釋放 CPU 資源方面的優勢,以及既能擴充叢集又不出現瓶頸的拓撲選擇。

涵盖的内容

1个作业3个插件

本單元詳細說明生成式 AI 推論特有的網路難題 (例如流量飆升和長時間連線),包括介紹如何運用 GKE 推論閘道和「佇列深度」路由,盡可能縮短第一個詞元生成時間,同時也探討了網路可靠性和 Identity and Access Management (IAM) 的最佳做法。

涵盖的内容

1个作业5个插件

學員用單元 PDF 的連結

涵盖的内容

1篇阅读材料

位教师

Google Cloud Training
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2,139 门课程4,138,208 名学生

提供方

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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.

自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.

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