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KI-Infrastruktur: Cloud TPUs

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Bei Coursera PlusMehr erfahren enthalten

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

  • Die Vor- und Nachteile der Verwendung von TPUs in verschiedenen Szenarien beschreiben.

  • Die passende TPU-Option für Ihre Anforderungen auswählen.

  • Strategien zur Maximierung von Leistung und Effizienz beim Ausführen von geschäftsbezogenen KI-Arbeitslasten auf TPUs umsetzen.

  • Das Konzept der GPU/TPU-Fungibilität und seine Bedeutung für die Erstellung flexibler Machine-Learning-Workflows erklären.

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Kürzlich aktualisiert!

September 2026

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1 Aufgabe

Unterrichtet in Deutsch

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 2 Module

Dieser Kurs vermittelt Ihnen das nötige Wissen, um zu erklären, wie Tensor Processing Units (TPUs) von Google bei KI-Arbeitslasten in Unternehmen helfen können. Wir sehen uns die Vor- und Nachteile von TPUs in verschiedenen Szenarien an und vergleichen unterschiedliche TPU-Beschleuniger, um Ihnen bei der Auswahl des richtigen Produkts zu helfen. Sie lernen Strategien zur Maximierung der Leistung und Effizienz Ihrer KI-Modelle sowie die Bedeutung der GPU/TPU-Interoperabilität für flexible Machine-Learning-Workflows kennen. Mithilfe ansprechender Inhalte und praktischer Demos zeigen wir Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie TPUs effektiv einsetzen können.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe11 Plug-ins

PDF-Links für Kursteilnehmende zu allen Modulen

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

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