Ce module décrit en détail le processus de création d'un cluster AI Hypercomputer. Il présente les décisions clés à prendre, y compris le choix du type de machine, de l'option de consommation, de l'option de déploiement, de l'outil d'orchestration et de l'image du cluster.

Ce module présente les principales options de configuration et techniques d'optimisation pour le déploiement d'un cluster AI Hypercomputer sur Google Compute Engine (GCE). Il aborde la sélection des types de machines, les images d'OS avec accélérateur, les options de déploiement, ainsi que les stratégies d'optimisation des performances réseau.

Ce module présente les options de configuration pour le déploiement d'un cluster AI Hypercomputer sur Google Kubernetes Engine (GKE). Il aborde la conteneurisation, les modes de fonctionnement de GKE, les configurations réseau, et les techniques d'optimisation des charges de travail telles que l'entraînement distribué et le partage de GPU.

Ce module présente les techniques d'optimisation pour la conception d'une charge de travail d'inférence sur GKE. Il aborde le workflow d'inférence GKE, l'infrastructure clé et les optimisations au niveau du modèle.

Le PDF destiné aux participants contient les liens vers tous les modules.