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AI 基础设施:网络组建和管理技术

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AI 基础设施:网络组建和管理技术

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • 确定 AI 流水线各个阶段的网络组建和管理需求,并找出适合的 Google Cloud 产品。

  • 区分不同 GPU 和 TPU 机器类型的网络组建和管理特性。

  • 确定适用于数据注入、AI 训练和生成式 AI 推理的网络组建和管理选项

  • 了解 AI 网络组建和管理最佳实践。

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Network Planning And Design
  • Kategorie: Network Administration
  • Kategorie: Cloud-Based Integration
  • Kategorie: Cloud Management
  • Kategorie: Data Migration
  • Kategorie: Cloud Infrastructure
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Data Infrastructure
  • Kategorie: Model Optimization
  • Kategorie: Network Architecture
  • Kategorie: Network Infrastructure
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Data Import/Export
  • Kategorie: General Networking
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Distributed Computing
  • Kategorie: Network Performance Management
  • Kategorie: Identity and Access Management

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Generative AI

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

April 2026

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Chinesisch (vereinfacht)

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 6 Module

本单元概述了课程内容并列出了学习目标。

Das ist alles enthalten

1 Plug-in

本单元详细介绍了 AI 工作负载相较于传统 Web 应用所具有的特殊网络组建和管理需求。内容涵盖了从数据注入到推理的各个流水线阶段在带宽和延迟时间方面的具体要求,并分析了 Google Cloud A3 和 A4 GPU 机型如何通过“轨道对齐”的网络架构,最大程度提高“有效吞吐量”。

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe3 Plug-ins

本单元详细介绍了将海量数据集高效迁移到云端的策略。内容涵盖了如何利用跨云网络和 Cloud Interconnect 构建高带宽流水线,并总结了相关的配置最佳实践(例如启用 Jumbo Frames [MTU]),以减少协议开销并优化吞吐量。

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe2 Plug-ins

本单元详细介绍了低延迟网络组建和管理在分布式模型训练中的关键作用。内容涵盖了 RDMA(远程直接内存访问)对于梯度同步的必要性、Google Titanium 分流架构在释放 CPU 资源方面的优势,以及在不产生瓶颈的情况下扩展集群所需的拓扑方案。

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe3 Plug-ins

本单元详细介绍了生成式 AI 推理所面临的特定网络组建和管理挑战,例如突发流量和长期有效的连接。内容涵盖了如何通过 GKE Inference Gateway 和“队列深度”路由来优化首 token 延迟,同时还介绍了在网络可靠性以及 Identity and Access Management (IAM) 方面的最佳实践。

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1 Aufgabe5 Plug-ins

所有单元的学员 PDF 链接

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen