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在 TPU 上运行 AI 工作负载
管理者：Google Cloud
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上次更新时间：13 小时
在 TPU 上运行 AI 工作负载”学习路线可帮助精通 GPU 的机器学习工程师、AI 研究人员和平台团队，从基于 CUDA 的工作流无缝过渡到 Google Cloud 的 TPU 架构。通过深入的技术指导和交互式演示，学员将掌握 XLA 静态图编译、多主机 GKE 和 Ray 编排、高吞吐量分布式训练（TorchTPU、MaxText、Pathways）以及超低延迟推理服务（vLLM、SGLang、llm-d）。完成此路线后，从业者将具备在生产环境中架构、使用 XProf 进行性能分析，并扩缩高弹性、经济高效的基础模型、智能体强化学习流水线以及垂直领域 AI 工作负载的能力。