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AI 基礎架構：儲存空間選項
Earned Jan 23, 2026 EST
AI 基礎架構：部署類型
Earned Jan 23, 2026 EST
AI 基礎架構：Cloud TPU
Earned Jan 23, 2026 EST
AI 基礎架構：Cloud GPU
Earned Jan 22, 2026 EST
AI 基礎架構：AI Hypercomputer 簡介
Earned Jan 22, 2026 EST
Google Cloud 必備知識
Earned Jan 22, 2026 EST
在本課程中，您將全面瞭解 Google Cloud 提供的儲存空間解決方案，專門用於 AI 和高效能運算 (HPC) 的工作負載。您將學習如何根據機器學習生命週期的各個階段，選擇合適的儲存空間；以及探索如何在訓練期間將 I/O 效能最佳化、管理準備資料所需的龐大資料集，以及用低延遲提供模型構件。透過實際例子和示範，您將掌握專業知識，得以設計穩健的儲存空間解決方案，並加快 AI 創新。
這堂課程會完整說明如何在 Google Cloud 部署、管理及最佳化調整 AI 和高效能運算 (HPC) 工作負載。藉由一系列課堂和實務示範，您會瞭解不同的部署策略，從使用 Google Compute Engine (GCE) 的高度可自訂環境，到 Google Kubernetes Engine (GKE) 等代管解決方案。具體來說，您會學到如何建立叢集及部署 GKE，以便執行推論工作。
歡迎來到 Cloud TPU 課程。我們將探討在各種情境下使用 TPU 的優缺點，並比較不同的 TPU 加速器，協助您選擇合適的工具。您將瞭解如何盡可能提高 AI 模型的效能和效率，以及互通的 GPU/TPU 對於打造靈活的機器學習工作流程有多重要。我們會透過引人入勝的內容和實際演示，一步步引導您有效運用 TPU。
想瞭解 AI 背後的強大硬體嗎？本單元將深入解析針對效能最佳化的 AI 電腦，說明其重要性。我們將探討 CPU、GPU 和 TPU 如何大幅加速 AI 任務運算，分析各自的特點，以及 AI 軟體如何充分利用這些硬體效能。單元結束後，您將清楚掌握如何根據 AI 專案挑選合適的 GPU，並做出明智的 AI 工作負載決策。
準備開始使用 AI Hypercomputer 了嗎？這門課程可讓您快速上手！我們將介紹這個架構的基本概念，以及此架構如何幫助 AI 處理 AI 工作負載。您將瞭解 Hypercomputer 內的不同元件，例如 GPU、TPU 和 CPU，以及如何視需求選擇合適的部署方法。
在這堂入門課程，您將實際練習使用 Google Cloud 的基礎工具和服務。本課程包含可選擇觀賞的影片， 針對實驗室涵蓋的概念提供更多背景資訊，協助您複習。「Google Cloud 必備知識」 是適合 Google Cloud 學員的第一堂課， 即使您尚未學習或不熟悉雲端知識， 也能從這堂課獲得實務經驗，並應用於第一項 Google Cloud 專案。不管是撰寫 Cloud Shell 指令 和部署第一部虛擬機器，還是在 Kubernetes Engine 或透過負載平衡執行應用程式， 「Google Cloud 必備知識」都是認識平台基本功能的最佳入門資源。