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AI 基礎架構：Cloud TPU
Earned May 10, 2026 EDT
AI 基礎架構：Cloud GPU
Earned May 8, 2026 EDT
Developing a Google SRE Culture
Earned May 7, 2026 EDT
AI 基礎架構：AI Hypercomputer 簡介
Earned May 6, 2026 EDT
Google Cloud 基礎知識：核心基礎架構
Earned May 6, 2026 EDT
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing
Earned May 1, 2026 EDT
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。
In many IT organizations, incentives are not aligned between developers, who strive for agility, and operators, who focus on stability. Site reliability engineering, or SRE, is how Google aligns incentives between development and operations and does mission-critical production support. Adoption of SRE cultural and technical practices can help improve collaboration between the business and IT. This course introduces key practices of Google SRE and the important role IT and business leaders play in the success of SRE organizational adoption.
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。
「Google Cloud 基礎知識：核心基礎架構」介紹了在使用 Google Cloud 時會遇到的重要概念和術語。本課程會透過影片和實作實驗室，介紹並比較 Google Cloud 的多種運算和儲存服務，同時提供重要的資源和政策管理工具。
完成「在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 在 Compute Engine 建立及部署虛擬機器， 以及設定網路和應用程式負載平衡器。