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KI-Infrastruktur: Cloud-TPUs

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KI-Infrastruktur: Cloud-TPUs

Bei Coursera Plus 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
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
3 Stunden zu vervollständigen
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Was Sie lernen werden

  • Diskutieren Sie die Vor- und Nachteile der Verwendung von TPUs in verschiedenen Szenarien.

  • Wählen Sie die richtige TPU-Option für Ihre speziellen Anforderungen

  • Implementieren Sie Strategien zur Maximierung von Leistung und Effizienz bei der Ausführung von geschäftsbezogenen KI-Workloads auf TPUs.

  • Erläutern Sie das Konzept der GPU/TPU-Fungibilität und seine Bedeutung für die Erstellung flexibler Workflows für das Maschinelle Lernen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Hardware-Architektur
  • Kategorie: Systemarchitektur
  • Kategorie: Interoperabilität
  • Kategorie: Leistungsoptimierung
  • Kategorie: Produkt-Demonstration
  • Kategorie: Leistungsverbesserung
  • Kategorie: Cloud Computing Architektur
  • Kategorie: KI-Workflows
  • Kategorie: Benchmarking

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

August 2025

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1 Aufgabe

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Google Cloud AI-Infrastruktur
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 2 Module

In diesem Kurs erfahren Sie, wie die Tensor Processing Units (TPUs) von Google KI-Workloads in Unternehmen unterstützen können. Wir untersuchen die Vor- und Nachteile von TPUs in verschiedenen Szenarien und vergleichen verschiedene TPU-Beschleuniger, um Ihnen bei der Auswahl der richtigen Lösung zu helfen. Sie lernen Strategien zur Maximierung der Leistung und Effizienz Ihrer KI-Modelle kennen und verstehen die Bedeutung der GPU/TPU-Interoperabilität für flexible Workflows des Maschinellen Lernens. Durch ansprechende Inhalte und praktische Demos führen wir Sie Schritt für Schritt durch die effektive Nutzung von TPUs.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe11 Plug-ins

PDF-Links für Studenten zu allen Modulen

Das ist alles enthalten

1 Lektüre

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