Centros de Datos del Futuro: Adaptando la Infraestructura para la Computación de IA-ML

Resumen

Descubra cómo la infraestructura de los centros de datos de Google evoluciona para soportar cargas de trabajo de IA-ML mediante soluciones innovadoras de refrigeración, suministro de energía y arquitectura para las demandas de computación de próxima generación.

Programa de estudio

• Introducción a los Centros de Datos
Visión General de la Arquitectura Tradicional de Centros de Datos
Funciones y Componentes Clave
• Evolución de los Centros de Datos para IA-ML
Tendencias que Impulsan el Cambio en los Centros de Datos
Visión General de las Cargas de Trabajo de IA-ML y sus Requisitos
• Innovaciones en Refrigeración para IA-ML
Soluciones de Refrigeración Tradicionales vs. de Nueva Generación
Tecnologías de Refrigeración Líquida
Medidas de Eficiencia Energética
• Entrega y Gestión de Energía
Innovaciones en Sistemas de Distribución de Energía
Integración de Energías Renovables
Técnicas de Gestión de Energía Adaptativa
• Soluciones Arquitectónicas para la Computación IA-ML
Adaptaciones de Hardware e Infraestructura
Papel de la Computación de Alto Rendimiento (HPC)
Consideraciones de Red y Almacenamiento
• Estudio de Caso: Avances en los Centros de Datos de Google
Visión General del Enfoque de Google en Infraestructura de IA-ML
Innovaciones Clave e Implementaciones Estratégicas
• Sostenibilidad en los Futuros Centros de Datos
Desafíos y Oportunidades para la Sostenibilidad
Prácticas de Centros de Datos Verdes
• Seguridad y Cumplimiento en Centros de Datos IA-ML
Medidas de Protección de Datos y Privacidad
Consideraciones Regulatorias
• Tendencias Futuras e Innovaciones
Analítica Predictiva para Operaciones de Centros de Datos
Tecnologías Emergentes en el Diseño de Centros de Datos
• Conclusión
Resumen de Aprendizajes Clave
Perspectiva Futura y Oportunidades de Carrera en la Gestión de Centros de Datos

Asignaturas

Programación