Основы инфраструктуры ИИ: внутри гиперкомпьютера ИИ

По мере того как модели искусственного интеллекта растут в геометрической прогрессии, традиционных вычислительных систем уже недостаточно для того, чтобы справиться с огромными потребностями в обработке данных. Понимание специализированного оборудования и сетевых архитектур, которые обеспечивают современный ИИ, имеет важное значение для любого, кто входит в технологическое и инженерное пространство. Этот курс, доступный только в текстовом формате, представляет собой всестороннее введение в инфраструктуру искусственного интеллекта и гиперкомпьютеры, давая вам прочную концептуальную основу того, как высокопроизводительные кластеры и специализированные ускорители, а также передовые сетевые системы работают вместе для обучения и развертывания крупномасштабных моделей машинного обучения. Что вы узнаете: - Понять основные концепции инфраструктуры ИИ и почему стандартные вычислительные архитектуры не подходят для глубокого обучения. - Определите ключевые различия и случаи использования специализированных аппаратных ускорителей, таких как GPU и TPU. - Изучите, как высокоскоростные кластерные соединения и современные сетевые технологии предотвращают узкие места данных во время обучения модели. - Узнайте, как рамки оркестрации управляют массивными вычислительными ресурсами для эффективного распределения рабочих нагрузок. - Изучить основные принципы оптимизации производительности и масштабирования для крупномасштабной тренировки и вывода ИИ. Вы начнете с изучения основной терминологии и основных концепций высокопроизводительных вычислений, а затем изучите физическое оборудование, сетевые системы и уровни программной оркестрации, которые определяют современный гиперкомпьютер ИИ. Этот курс предназначен для начинающих, разработчиков и энтузиастов технологий, которые хотят понять физическую основу современного искусственного интеллекта, без предварительного опыта в области аппаратного обеспечения. Начните читать сегодня, чтобы развеять мифы о мощной инфраструктуре, которая лежит в основе последних прорывов в области искусственного интеллекта.