Detaillierter Kursinhalt
Modul 1 – Grundlagen der KI-Infrastruktur
Themen:
- Definition von KI-Infrastruktur
- Die Entwicklung der Anforderungen an die Datenverarbeitung
- Der Bedarf an neuer Rechenleistung
Ziele:
- Nicht zutreffend
Aktivitäten:
- Nicht zutreffend
Modul 2 – Der KI-Hypercomputer von Google Cloud
Themen:
- Der KI-Hypercomputer
- Die drei Ebenen des KI-Hypercomputers: Überblick
Ziele:
- Unterscheiden Sie zwischen den Schichten des KI-Hypercomputers.
Aktivitäten:
- Nicht zutreffend
Modul 3 – Rechenbeschleuniger: GPUs und TPUs
Themen:
- Grafikprozessoren
- GPU-Architektur
- Google Cloud GPU-Familie
- Auswahl von GPUs
- Tensor-Verarbeitungs-Einheiten
- TPU-Architektur
- Google Cloud TPU-Familie
- Bewährte Verfahren und zu beachtende Punkte
Ziele:
- außerdem
Aktivitäten:
- 1 x Übung/Diskussion
Modul 4 – Die KI-Datenpipeline: Netzwerk und Speicher
Themen:
- Maximierung des Goodput
- Netzwerk für Datenerfassung und Training
- Speicher für die Datenaufbereitung und das Training
- Architektur für die Inferenz
Ziele:
- Bewerte Speicher- und Netzwerklösungen, um den Durchsatz bei Schulungen zu maximieren.
Aktivitäten:
- Einmalige Besprechung
Modul 5 – Orchestrierung und Nutzung
Themen:
- Bereitstellungsoptionen
- Flexibler Verbrauch
Ziele:
- Vergleichen Sie verschiedene Bereitstellungs- und Nutzungsmodelle zur Ressourcenoptimierung.
Aktivitäten:
- Nicht zutreffend
Modul 6 – Kurszusammenfassung und Quiz
Themen:
- Kursübersicht
- Fragen und Antworten
- Quiz
Ziele:
- Unterscheiden Sie zwischen den Schichten des KI-Hypercomputers
- Wählen Sie geeignete Beschleuniger für die kosteneffizientesten KI-Workloads aus
- Bewertung von Speicher- und Netzwerklösungen zur Maximierung des Schulungsdurchsatzes
- Vergleichen Sie verschiedene Bereitstellungs- und Nutzungsmodelle zur Ressourcenoptimierung
Aktivitäten:
- 1 Quiz mit 4 Multiple-Choice-Fragen