至於AI Hypercomputer則是個超級電腦架構，它整合了最佳化效能的硬體、開源軟體、主要的各種機器學習框架，以及靈活的消費模式。Google解釋，傳統上通常藉由強化分散的元件來處理嚴苛要求的AI任務，然而，AI Hypercomputer則是利用系統上的協同設計來提高AI在訓練、微調與服務上的效率及生產力。

在硬體效能的最佳化上，AI Hypercomputer具備基於超大規模資料中心基礎設施在運算、儲存與網路設備的最佳化設計；亦允許開發者透過開源軟體來存取相關硬體，以微調與管理AI任務，包括支援JAX、TensorFlow與PyTorch等機器學習框架，以及Multislice Training與Multihost Inferencing等軟體，並深度整合了Google Kubernetes Engine（GKE）與Google Compute Engine。

AI Hypercomputer提供了更靈活的消費模式，除了特定用量的折扣（Committed Use Discounts，CUD），以及隨選（On-Demand）與競價（Spot）之外，AI Hypercomputer也藉由全新的Dynamic Workload Scheduler，來提供專為AI任務設計的兩種消費模式，Flex Start與Calendar。

Dynamic Workload Scheduler為一資源管理及任務調度平臺，它支援Cloud TPU與Nvidia GPU，可同時調度所需的所有加速器來協助用戶最佳化支出。其中的Flex Start主要用來微調模型、實驗、較短的訓練任務、蒸餾、離線推理及批次任務，並在準備執行請求GPU與TPU容量，是一種相對經濟的選擇。

而Calendar模式則可替AI任務預留開始時間，適用於需要精確開始時間，與特定持續期間的訓練及實驗性任務，可於此一固定時間的區域中請求GPU容量，所持續的期間可以是7天或14天，最早可提前8周購買。

／Google Cloud