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KI-Arbeitslasten auf TPUs ausführen
Verwaltet von Google Cloud
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Zuletzt aktualisiert: 13 Stunden
Der Lernpfad „KI-Arbeitslasten auf TPUs ausführen“ ermöglicht es ML-Entwicklern, KI-Forschern und Plattformteams, die mit GPUs vertraut sind, nahtlos von CUDA-basierten Workflows zur TPU-Architektur von Google Cloud zu wechseln. Durch detaillierte technische Anleitungen und interaktive Demos lernen die Teilnehmer die statische XLA-Grafikkompilierung, die GKE- und Ray-Orchestrierung mit mehreren Hosts, verteiltes Training mit hohem Durchsatz (TorchTPU, MaxText, Pathways) und die Inferenzbereitstellung mit extrem niedriger Latenz (vLLM, SGLang, llm-d). Nach Abschluss dieses Lernpfads sind die Teilnehmer in der Lage, robuste, kosteneffiziente Foundation Models, agentische RL-Pipelines und vertikale KI-Arbeitslasten in der Produktion zu entwickeln, mit XProf zu profilieren und zu skalieren.