AI 基礎架構
適用於每個 AI 工作負載的基礎架構，可擴充、高效能且具成本效益。
AI 加速器能滿足各種用途，無論是高效能訓練或低成本推論都沒問題
運用 Google Kubernetes Engine 或 Google Compute Engine 上的 GPU 和 TPU 加速資源調度
Vertex AI、Google Kubernetes Engine 和 Cloud HPC Toolkit 適用的可部署解決方案
優點
大規模最佳化效能和成本效益
Google Cloud 的 GPU、TPU 或 CPU 可讓您選擇各種用途，包括高效能訓練、低成本推論，以及大規模資料處理。
透過代管型基礎架構更快取得結果
利用 Vertex AI 提供的代管基礎架構，以更快、更有效率的方式擴充。快速部署機器學習環境、自動化調度管理作業、管理大型叢集，以及建構低延遲應用程式。
使用專為 AI 技術打造的軟體進行開發
運用 GKE 管理大規模工作負載，提升 AI 開發工作效率。訓練及提供基礎模型，並支援自動調度資源、工作負載自動化調度管理和自動升級功能。
主要功能與特色
主要功能與特色
易於使用、管理及擴充
以往要使用 Cloud TPU 和 Cloud GPU 自動化調度管理大規模 AI 工作負載時，必須手動處理故障、記錄、監控和其他基礎作業。Google Kubernetes Engine (GKE) 是擴充性最高的全代管 Kubernetes 服務，可以大幅簡化運作 TPU 和 GPU 所需的工作。使用 GKE 在 Cloud TPU 和 Cloud GPU 上管理大規模 AI 工作負載自動化調度管理，可以提高 AI 開發作業的工作效率。
此外，如果機構偏好透過代管服務簡化基礎架構管理作業，Vertex AI 現可支援使用 Cloud TPU 和 Cloud GPU 的各種架構和程式庫進行訓練。
急速擴充 AI 模型
我們打造的 AI 技術最佳化基礎架構可因應 Google 產品對全球規模與效能的需求。YouTube、Gmail、Google 地圖、Google Play、Android 等產品皆採用此基礎架構，為全球數十億使用者提供服務。我們的 AI 基礎架構解決方案均以 Google Cloud 的 Jupiter 資料中心網路為基礎，支援業界最佳的基礎服務向外擴充功能，以及高強度的 AI 工作負載。
非常靈活的開放式平台
幾十年來，我們一直努力推進 TensorFlow、JAX 等重要的 AI 專案，我們與其他合作夥伴共同創立 PyTorch 基金會，並於日前宣布成立新的產業聯盟：OpenXLA 專案。Google 也是 CNCF 開放原始碼的主要貢獻者，在 TFX、MLIR、OpenXLA、KubeFlow 和 Kubernetes 等 OSS 方面貢獻超過 20 年，也贊助了對數據資料學社群來說非常重要的 OSS 專案，例如 Project Jupyter 和 NumFOCverteUS。
此外，我們在 AI 基礎架構服務嵌入最熱門的 AI 架構 (例如 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet)，客戶可以繼續依習慣使用，不受到特定架構/或硬體架構的限制。
客戶
採用 Google Cloud AI 基礎架構的客戶
隨著 AI 為各產業開啟了創新的大門，各家公司選擇採用 Google Cloud 來充分運用開放且有彈性的高效能基礎架構。
說明文件
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GKE 中的 AI 基礎架構工具
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