Google Cloud

Infrastruktur AI: Teknik Jejaring

Google Cloud

Infrastruktur AI: Teknik Jejaring

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
中级 等级
需要一些相关经验
4 小时 完成
灵活的计划
自行安排学习进度
深入了解一个主题并学习基础知识。
中级 等级
需要一些相关经验
4 小时 完成
灵活的计划
自行安排学习进度

您将学到什么

  • 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.

要了解的详细信息

可分享的证书

添加到您的领英档案

最近已更新!

April 2026

作业

4 项作业

授课语言:印度尼西亚语

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

该课程共有6个模块

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

涵盖的内容

1个插件

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".

涵盖的内容

1个作业3个插件

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.

涵盖的内容

1个作业2个插件

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.

涵盖的内容

1个作业3个插件

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).

涵盖的内容

1个作业5个插件

Link PDF ke semua modul untuk siswa

涵盖的内容

1篇阅读材料

位教师

Google Cloud Training
Google Cloud
2,172 门课程4,188,217 名学生

提供方

Google Cloud

从 Cloud Computing 浏览更多内容

人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.

自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'

Jennifer J.

自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'

Larry W.

自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'

Chaitanya A.

''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
Coursera Plus

通过 Coursera Plus 开启新生涯

无限制访问 10,000+ 世界一流的课程、实践项目和就业就绪证书课程 - 所有这些都包含在您的订阅中

通过在线学位推动您的职业生涯

获取世界一流大学的学位 - 100% 在线

加入超过 3400 家选择 Coursera for Business 的全球公司

提升员工的技能,使其在数字经济中脱颖而出

常见问题