عن الدورة
تركز هذه الدورة على البنية التحتية السحابية الداعمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مع تسليط الضوء على وحدات المعالجة الرسومية (GPU) ودورها في تسريع العمليات الحسابية المعقدة. ستتعرف على كيفية عمل كل من CPU وGPU وTPU، وما يميز كل منها من حيث التصميم والاستخدام الأمثل. تشرح الدورة كيفية اختيار نوع جهاز GPU المناسب وفقًا لمتطلبات المشروع، إضافة إلى تحديد منصة التزويد الأنسب لتشغيل العناقيد المعززة بوحدات GPU في بيئات سحابية مثل Google Cloud. كما تستعرض أساليب عملية لتحسين استهلاك الموارد ورفع كفاءة الأداء عند تشغيل أحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي. بنهاية الدورة ستكون قادرًا على اتخاذ قرارات مدروسة بشأن تهيئة البنية التحتية السحابية لمشروعات الذكاء الاصطناعي، وتحقيق توازن بين الأداء والكفاءة بما يتناسب مع طبيعة التطبيقات المختلفة.
ماذا ستتعلم
- توضيح معمارية وحدات GPU وأهميتها في تسريع تطبيقات الذكاء الاصطناعي
- المقارنة بين CPU وGPU وTPU من حيث الاستخدام والأداء
- اختيار نوع جهاز GPU ومنصة التزويد المناسبة
- تحسين استخدام وحدات GPU لأحمال العمل المختلفة
المتطلبات المسبقة
- إلمام أساسي بالمفاهيم العامة للحوسبة السحابية
- الاستعداد لتنفيذ تطبيقات عملية أو تمارين موجهة
المدرسون
Google Cloud Training