Google Cloud 赋能研究人员

成就未来研究突破。利用 Google Cloud 培训、赠金和资源,为您的研究加油提速。

USC 研究人员利用 Google Cloud 加速药物研发过程

探索优势

提交一份提案,最高可获取价值 $5,000 的 Google Cloud 免费赠金,为您的学术研究加油助力。充分利用 Google 的高性能计算能力。

通过 Google Cloud Skills Boost 参加免费在线培训,并申请该平台的学习积分,从而开始使用 Google Cloud。

加入社区,与开展突破性研究的同行交流沟通。通过在线社区分享想法,或申请成为 Google Cloud Research Innovator

学习 Google Cloud 技能

访问 Google Cloud Skills Boost 中的 Google Cloud 目录,获得实操体验。申请最多 200 个学习积分。与学生分享赠金,跟踪实验完成情况。

研究学科概览培训
研究、开发和原型设计
RAD Lab

探索 RAD Lab,这是一个基于 Google Cloud 的沙盒环境,可帮助团队快速从研发推进到生产。

  • GitHub - 探索 Rad Lab 的代码库

高性能计算
HPC 订阅

Google Cloud 的 HPC 订阅适合各种技术专业知识水平的研究人员,能帮助他们快速扩大项目规模,而且采用固定式订阅价格,可避免超额费用。

  • 教程 - 使用 Slurm Resource Manager 托管 Jupyter 笔记本

  • Codelab - 使用 slurm 部署可自动扩缩的 HPC 集群

环境科学
图像处理

从自动驾驶型汽车到人脸识别,使用大规模算力来识别模式和“读取”图像是 AI 的基础技术之一。

使用 TPU 上的 Keras 分类花卉图像

了解如何使用 Keras 和 TensorFlow 从头开始构建、训练和调优您自己的卷积神经网络。

  • Codelab - 使用 TPU 速度数据流水线:tf.data.Dataset 和 TFRecords

  • Codelab - 现代卷积神经网络、squeezenet、Xception 以及 Keras 和 TPU

生命科学
基因组学

借助 Cloud Life Sciences(原称 Google Genomics),探索如何大规模处理生物医学数据。

  • 教程 - 基因组数据处理参考架构

  • 视频 - 在 Google Cloud 上进行基因组分析

医疗保健

Cloud Healthcare API 提供了在 Google Cloud 中存储和访问医疗保健数据的代管式解决方案,在现有医疗保健系统与 Google Cloud 上托管的应用之间架起了一座重要桥梁。

社会科学
Cloud AI Platform

在本地和 AI Platform 上进行 TensorFlow 2.x 模型训练实操练习。在训练完成后,您还会学习如何将模型部署到 AI Platform 以提供服务(预测)。

机器学习 API

参加使用 Cloud Vision API 检测图像中的标签、人脸和地标等实验,实际练习使用机器学习 API。

自然科学
图像分析和分类

Cloud Vision API 将强大的机器学习模型封装在一个简单的 REST API 中,让您能够了解图像的内容。将图像发送到 Vision API,并观察其检测对象、人脸和地标。

数学科学
金融服务

Google Cloud 机器学习技术(尤其是深度学习)在时序分析方面有着广阔的前景。随着时序变得愈加密集并开始重叠,机器学习提供了一种可将信号与噪声分离开来的方法。

  • 教程 - 使用 HTCondor 和 Compute Engine 分析投资组合风险

数据科学

在 Google Cloud 上构建应用时,您可以运用先进的统计和机器学习方法解决实际问题。

Jupyter、R 和 RStudio

在 Google Cloud 上执行大规模技术计算。

  • 教程 - 在 Google Cloud 上使用 R 进行数据科学研究:探索性数据分析教程

计算机科学
媒体与渲染

了解如何使用 Google Cloud 在 Linux 虚拟机上部署 OpenCue 渲染管理系统。

  • 教程 - 使用 OpenCue 在 Google Cloud 中创建渲染农场

工作负载管理器

了解如何通过可简化集群管理的工作负载管理器来优化利用率和效率。

  • 视频 - Google Cloud Workload Manager

容器和 Kubernetes

了解如何使用代管式环境来专注于体验 Kubernetes,而不必为底层基础架构的设置分心。

MapReduce - Hadoop/Spark

快速创建 Cloud Dataproc 集群并随时调整其规模,而不必担心不断增长的数据流水线负载超出集群处理能力。

远程桌面和可视化

了解如何设置 Chrome 远程桌面服务或虚拟 Linux 工作站。

  • 教程 - 在 Compute Engine 上设置适用于 Linux 的 Chrome 远程桌面

  • 教程 - 创建由 GPU 加速的虚拟 Linux 工作站

Lustre

通过 Google Cloud Marketplace 和一组开源脚本访问企业级 DDN EXAScaler Lustre 软件,从而在 Compute Engine 上轻松配置和部署 Luster 存储集群。

  • Codelab - 在 Google Cloud 上部署 Lustre 并行文件系统

生成式 AI 培训

学习大语言模型和 Google Cloud 生成式 AI 解决方案的基础知识。

学习 Google Cloud 技能

RAD Lab

探索 RAD Lab,这是一个基于 Google Cloud 的沙盒环境,可帮助团队快速从研发推进到生产。

  • GitHub - 探索 Rad Lab 的代码库

HPC 订阅

Google Cloud 的 HPC 订阅适合各种技术专业知识水平的研究人员,能帮助他们快速扩大项目规模,而且采用固定式订阅价格,可避免超额费用。

  • 教程 - 使用 Slurm Resource Manager 托管 Jupyter 笔记本

  • Codelab - 使用 slurm 部署可自动扩缩的 HPC 集群

图像处理

从自动驾驶型汽车到人脸识别,使用大规模算力来识别模式和“读取”图像是 AI 的基础技术之一。

基因组学

借助 Cloud Life Sciences(原称 Google Genomics),探索如何大规模处理生物医学数据。

  • 教程 - 基因组数据处理参考架构

  • 视频 - 在 Google Cloud 上进行基因组分析

Cloud AI Platform

在本地和 AI Platform 上进行 TensorFlow 2.x 模型训练实操练习。在训练完成后,您还会学习如何将模型部署到 AI Platform 以提供服务(预测)。

图像分析和分类

Cloud Vision API 将强大的机器学习模型封装在一个简单的 REST API 中,让您能够了解图像的内容。将图像发送到 Vision API,并观察其检测对象、人脸和地标。

金融服务

Google Cloud 机器学习技术(尤其是深度学习)在时序分析方面有着广阔的前景。随着时序变得愈加密集并开始重叠,机器学习提供了一种可将信号与噪声分离开来的方法。

  • 教程 - 使用 HTCondor 和 Compute Engine 分析投资组合风险

媒体与渲染

了解如何使用 Google Cloud 在 Linux 虚拟机上部署 OpenCue 渲染管理系统。

  • 教程 - 使用 OpenCue 在 Google Cloud 中创建渲染农场

加入社区

所有获得 Google Cloud 赠金的研究人员都会成为我们的在线研究人员社区的成员。研究人员也可以申请加入 Research Innovator 计划。

研究人员社区

与目前在实验室和课堂中使用 Google Cloud 的教职员工和研究人员交流沟通。仅有已经过验证并获批享受 Google Cloud 赠金的研究人员有资格加入此社区。请查看您的新手入门电子邮件,其中提供了加入社区的链接;您也可以使用由学校发放的电子邮件地址申请社区访问权限。

研究创新者

申请加入全球研究人员社区,与志同道合者共同利用 Google Cloud 推动科学突破。Research Innovators 计划参与者可获得职业发展机会和其他福利。我们目前不受理申请,但您可以详细了解此项计划、结识现有计划参与者,并请求在申请通道开放时获得通知。

在 Google Cloud 上运行 Flywheel 帮我们节省了时间和资金,但最重要的是,这让我们得以实现出色的可复现性。对我来说,分享研究成果并惠及世界各地的人们 - 这就是科学的精髓。

斯坦福大学教授兼 CNI 主任 Brian Wandell 博士

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