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AI 基础设施：网络组建和管理技术

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Ce cours n'est pas disponible en Français (France)

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AI 基础设施：网络组建和管理技术

Instructeur : Google Cloud Training

Inclus avec

6 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Certaines connaissances prérequises

4 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

6 modules

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niveau Intermédiaire

Certaines connaissances prérequises

4 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

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。

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Cloud Computing
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Cloud Management
Catégorie : Identity and Access Management
Catégorie : Network Architecture
Catégorie : Cloud Infrastructure
Catégorie : Network Administration
Catégorie : Distributed Computing
Catégorie : Data Migration
Catégorie : Model Training
Catégorie : Network Planning And Design
Catégorie : Network Infrastructure
Catégorie : Network Performance Management
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Load Balancing
Catégorie : General Networking
Catégorie : Cloud Deployment
Catégorie : Data Pipelines

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Generative AI

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

avril 2026

Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Chinois (simplifié)

91% of learners achieved a positive career outcome

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Il y a 6 modules dans ce cours

欢迎学习“AI 基础设施：网络组建和管理技术”课程。

本单元概述了课程内容并列出了学习目标。

Inclus

1 plugin

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”。

Inclus

1 devoir3 plugins

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。

Inclus

1 devoir2 plugins

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。

Inclus

1 devoir3 plugins

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。

Inclus

1 devoir5 plugins

所有单元的学员 PDF 链接

Inclus

1 lecture

Instructeur

Google Cloud Training

Google Cloud

2 215 Cours4 352 732 apprenants

Offert par

Google Cloud

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Foire Aux Questions

Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.