Google Cloud 采用全栈式 AI 方法,从数据中心和芯片到研究和模型,再到产品和平台,覆盖各个层面,推动教育领域不断向前发展。
在各个层级使用 AI
从数据中心到芯片,Google Cloud 提供端到端 AI 基础架构,其中 AI Hypercomputer 采用 GPU 和 TPU 等性能优化型硬件,使机构能够训练、调优和处理要求苛刻的 AI 工作负载。此基础架构可提供各种解决方案,帮助您提高工作效率。
“在公共部门中使用人工智能并非是一厢情愿的想法。它已经在改变着当今世界。AI 和生成式 AI (gen AI) 正在从可有可无变成必需品。”
Karen Dahut,Google Public Sector 首席执行官
利用 160 多种生成式 AI 模型和工具,加快创新速度
您可从各种基础模型(包括第一方、第三方和开源模型)中进行选择,轻松进行新一代教育工具的原型设计、微调和部署。通过预测性分析、多模态功能、自然语言处理和图像识别,应对复杂的挑战。
“真正的开放性是 AI 领域所缺少的。如今,AI 正在从各个不同的方面发展,但我们关注的重点是如何让各种受众群体都能使用模型、基础架构和生态系统。这是推动 AI 进步速度的最重要因素。”
Allen Institute for AI 首席执行官 Ali Farhadi
统一 AI 和数据平台
我们的全栈解决方案可帮助机构快速开发原型、优化资源并加快研究进度。将 Google Cloud 的 AI、分析和高性能计算 (HPC) 与 Google Workspace 的效率提升工具相结合,您可以推动创新,同时最大限度地提高整个机构的效率。
“Google Cloud 提供先进的计算硬件和软件、非常动态的用户界面,以及我们可以与之合作的优秀专家和工程师团队。”
英皇书院计算化学专家 Francisco Martin-Martinez
突破性 AI 研究
将具有数据高效学习、事实依据和企业就绪性的行业领先 AI 引入高性能计算和高级分析。在教育、医疗保健、能源和交通领域最大限度地促进科学发现和现实影响。
“研究工作时间紧迫,需要与众多合作伙伴开展复杂的合作。Google Cloud 已做好准备,将迎接这些挑战,并不断开发新的解决方案,为我们提供持续开展研究所需的灵活性和安全性。”
亚利桑那州立大学知识型企业副总裁 Sean Dudley
在各个层级使用 AI
从数据中心到芯片,Google Cloud 提供端到端 AI 基础架构,其中 AI Hypercomputer 采用 GPU 和 TPU 等性能优化型硬件,使机构能够训练、调优和处理要求苛刻的 AI 工作负载。此基础架构可提供各种解决方案,帮助您提高工作效率。
“在公共部门中使用人工智能并非是一厢情愿的想法。它已经在改变着当今世界。AI 和生成式 AI (gen AI) 正在从可有可无变成必需品。”
Karen Dahut,Google Public Sector 首席执行官
利用 160 多种生成式 AI 模型和工具,加快创新速度
您可从各种基础模型(包括第一方、第三方和开源模型)中进行选择,轻松进行新一代教育工具的原型设计、微调和部署。通过预测性分析、多模态功能、自然语言处理和图像识别,应对复杂的挑战。
“真正的开放性是 AI 领域所缺少的。如今,AI 正在从各个不同的方面发展,但我们关注的重点是如何让各种受众群体都能使用模型、基础架构和生态系统。这是推动 AI 进步速度的最重要因素。”
Allen Institute for AI 首席执行官 Ali Farhadi
统一 AI 和数据平台
我们的全栈解决方案可帮助机构快速开发原型、优化资源并加快研究进度。将 Google Cloud 的 AI、分析和高性能计算 (HPC) 与 Google Workspace 的效率提升工具相结合,您可以推动创新,同时最大限度地提高整个机构的效率。
“Google Cloud 提供先进的计算硬件和软件、非常动态的用户界面,以及我们可以与之合作的优秀专家和工程师团队。”
英皇书院计算化学专家 Francisco Martin-Martinez
突破性 AI 研究
将具有数据高效学习、事实依据和企业就绪性的行业领先 AI 引入高性能计算和高级分析。在教育、医疗保健、能源和交通领域最大限度地促进科学发现和现实影响。
“研究工作时间紧迫,需要与众多合作伙伴开展复杂的合作。Google Cloud 已做好准备,将迎接这些挑战,并不断开发新的解决方案,为我们提供持续开展研究所需的灵活性和安全性。”
亚利桑那州立大学知识型企业副总裁 Sean Dudley
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