AI Infrastructure: デプロイタイプ

Overview

このコースでは、Google Cloud で AI とハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）のワークロードをデプロイ、管理、最適化するための包括的なガイドを提供します。一連のレッスンと実践的なデモを通じて、Google Compute Engine（GCE）を使用した高度にカスタマイズ可能な環境から、Google Kubernetes Engine（GKE）などのマネージドソリューションまで、さまざまなデプロイ戦略について学びます。具体的には、クラスタを作成し、推論用に GKE をデプロイする方法を学習します。

Syllabus

コースの概要

このモジュールでは、コースの概要と学習目標を概説します。

クラスタの作成プロセス

このモジュールでは、AI Hypercomputer クラスタの作成プロセスについて詳しく説明します。マシンタイプ、使用オプション、デプロイオプション、オーケストレーター、クラスタイメージの選択など、必要となる重要な決定事項を取り上げます。

Compute Engine を使用したクラスタの作成

このモジュールでは、Google Compute Engine（GCE）に AI Hypercomputer クラスタをデプロイするための主要な構成オプションと最適化の手法について説明します。マシンタイプ、アクセラレータ OS イメージ、デプロイオプションの選択のほか、ネットワークパフォーマンスを最適化するための戦略を取り上げます。

Google Kubernetes Engine（GKE）を使用した構築

このモジュールでは、Google Kubernetes Engine（GKE）に AI Hypercomputer クラスタをデプロイするための構成オプションについて説明します。コンテナ化、GKE のオペレーションモード、ネットワーキング構成に加え、分散トレーニングや GPU 共有などのワークロードを最適化する手法についても取り上げます。