Ga naar hoofdinhoud
HomeGoogle Cloud

Cursus

AI Infrastructure: Storage Options

GemiddeldVaardigheidsniveau
Bijgewerkt 07-2026
Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
Start Cursus Kosteloos
Google CloudCloud
1 u
23 Opdrachten
1,150 XP
Bewijs van Prestatie

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of


Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Group

Een team trainen?

Probeer voor bedrijven

Cursusbeschrijving

In this course, you’ll take a comprehensive journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads. You’ll learn how to choose the right storage for each stage of the ML lifecycle. You’ll explore how to optimize for I/O performance during training, manage massive datasets for data preparation, and serve model artifacts with low latency. Through practical examples and demonstrations, you’ll gain the expertise to design robust storage solutions that accelerate your AI innovation.

Vereisten

Er zijn geen vereisten voor deze cursus
1

Course overview

This module offers an overview of the course and outlines the learning objectives.
Hoofdstuk beginnen
2

Foundations of AI storage

This module details the role of storage infrastructure in the AI data pipeline. It covers performance demands, key Google Cloud solutions, and the decision criteria for selecting a service based on capacity, throughput, and latency.
Hoofdstuk beginnen
3

Prepare and train

This module details the critical phases of data preparation and model training within the AI workflow. It covers optimizing data loading using Cloud Storage, Anywhere Cache, and the Dataflux Dataset tool, while comparing high-performance file systems like Cloud Storage FUSE and Managed Lustre. Additionally, it outlines decision criteria for efficient checkpointing strategies to ensure fault tolerance and minimize GPU idle time.
Hoofdstuk beginnen
4

Serve and archive

This module details strategies for AI model serving and data archiving. It covers selecting storage—Managed Lustre, Cloud Storage, or Hyperdisk ML—based on scale and latency, and optimization techniques, like GKE Image Streaming and Cloud Storage FUSE, to minimize costs and load times.
Hoofdstuk beginnen
5

Course resources

Student PDF links to all modules
Hoofdstuk beginnen
AI Infrastructure: Storage Options
Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprek
Schrijf je nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met AI Infrastructure: Storage Options!

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of


Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.