Date d'abonnement : 2026
Infrastructure d'IA : types de déploiements
Earned avr. 7, 2026 EDT
AI Infrastructure : Cloud TPU
Earned avr. 7, 2026 EDT
AI Infrastructure : Cloud GPU
Earned avr. 7, 2026 EDT
AI Infrastructure : introduction à AI Hypercomputer
Earned avr. 7, 2026 EDT
Ce cours constitue un guide complet pour déployer, gérer et optimiser des charges de travail d'IA et de calcul hautes performances (HPC) sur Google Cloud. À travers une série de leçons et de démonstrations pratiques, vous explorerez diverses stratégies de déploiement, allant d'environnements hautement personnalisables utilisant Google Compute Engine (GCE) à des solutions gérées comme Google Kubernetes Engine (GKE). Plus précisément, vous apprendrez à créer des clusters et à déployer GKE pour l'inférence.
Bienvenue dans le cours sur Cloud TPU. Nous allons explorer les avantages et les inconvénients des TPU dans différents scénarios et comparer différents accélérateurs de TPU pour vous aider à choisir celui qui vous convient le mieux. Vous découvrirez des stratégies pour optimiser les performances et l'efficacité de vos modèles d'IA et comprendrez l'importance de l'interopérabilité GPU/TPU pour des flux de travail d'apprentissage automatique flexibles. Grâce à des contenus attrayants et à des démonstrations pratiques, nous vous guiderons étape par étape pour exploiter efficacement les TPU.
Le matériel puissant qui se cache derrière l'IA vous intrigue ? Ce module décortique les ordinateurs à intelligence artificielle optimisés pour les performances et vous montre pourquoi ils sont si importants. Nous allons voir comment les CPU, les GPU et les TPU rendent les tâches d'IA extrêmement rapides, ce qui fait la spécificité de chacun, et comment les logiciels d'IA en tirent le meilleur parti. À la fin de ce module, vous saurez exactement comment sélectionner le GPU adapté à vos projets d'IA, ce qui vous permettra de faire des choix judicieux pour vos charges de travail d'IA.
Vous souhaitez utiliser AI Hypercomputer ? Ce cours est conçu pour vous aider à vous lancer. Nous aborderons les principes de base de cet outil et comment il aide l'IA dans ses charges de travail. Vous découvrirez les différents composants d'un hypercalculateur, tels que les GPU, les TPU et les CPU, et apprendrez à choisir la méthode de déploiement la mieux adaptée à vos besoins.