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Infrastruktur AI: Teknik Jejaring

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Infrastruktur AI: Teknik Jejaring

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Was Sie lernen werden

  • Mengidentifikasi kebutuhan jejaring dan produk Google Cloud yang relevan di tiap tahap pipeline AI.

  • Membedakan fitur jejaring untuk berbagai jenis mesin GPU dan TPU.

  • Mengidentifikasi opsi jejaring untuk penyerapan data, pelatihan AI, dan inferensi AI generatif.

  • Mengenali praktik terbaik jejaring AI.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: System Configuration
  • Kategorie: General Networking
  • Kategorie: Distributed Computing
  • Kategorie: Network Architecture
  • Kategorie: Network Infrastructure
  • Kategorie: Performance Tuning
  • Kategorie: Cloud Infrastructure
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Data Migration
  • Kategorie: Network Performance Management
  • Kategorie: Cloud Computing Architecture
  • Kategorie: Data Infrastructure
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Multi-Cloud
  • Kategorie: Network Engineering
  • Kategorie: Identity and Access Management

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: AI Workflows
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Virtual Networking

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April 2026

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Indonesisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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In diesem Kurs gibt es 6 Module

Modul ini memberikan gambaran umum tentang kursus dan menguraikan tujuan pembelajaran.

Das ist alles enthalten

1 Plug-in

Modul ini menjelaskan secara terperinci persyaratan jejaring khusus untuk workload AI dibandingkan dengan aplikasi web tradisional. Modul ini membahas kebutuhan bandwidth dan latensi spesifik dari tiap tahap pipeline—dari penyerapan data hingga inferensi—dan menganalisis arsitektur jaringan "yang selaras dengan jalur" dari jenis mesin GPU A3 dan A4 Google Cloud yang dirancang untuk memaksimalkan "Goodput".

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe3 Plug-ins

Modul ini menjelaskan strategi untuk memindahkan set data besar ke cloud secara efisien. Modul ini membahas penggunaan Cross-Cloud Network dan Cloud Interconnect untuk membangun pipeline berbandwidth tinggi dan menjelaskan praktik terbaik konfigurasi—seperti mengaktifkan Jumbo Frames (MTU)—untuk mengurangi overhead protokol dan mengoptimalkan throughput.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe2 Plug-ins

Modul ini menjelaskan secara terperinci peran penting jejaring latensi rendah dalam pelatihan model terdistribusi. Modul ini membahas pentingnya akses memori langsung jarak jauh (RDMA) untuk sinkronisasi gradien, manfaat arsitektur offload Titanium Google dalam membebaskan resource CPU, dan pilihan topologi yang diperlukan untuk menskalakan cluster tanpa bottleneck.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe3 Plug-ins

Modul ini menjelaskan secara terperinci tantangan jejaring yang spesifik untuk inferensi AI generatif, seperti traffic yang berfluktuasi dan koneksi berdurasi panjang. Modul ini membahas pengoptimalan Waktu-hingga-Token-Pertama menggunakan GKE Inference Gateway dan perutean "Kedalaman Antrean", serta membahas praktik terbaik untuk keandalan jaringan dan Identity and Access Management (IAM).

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe5 Plug-ins

Link PDF ke semua modul untuk siswa

Das ist alles enthalten

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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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