12.8AI-Infra-中

EasyStudyVIP 2026-09-01 15:45:36

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课时知识点

12.8AI-Infra-中

课程咨询：easystudy101 课程答疑：easystudy101 十二、大模型全栈 1、大模型全栈（RDMA，InfiniBand，RoCE，Slurm，Kubernetes，Kubeflow，Volcano，Lustre，Megatron-LM，vLLM）

2、大模型通信原语&并行计算（AllReduce，ReduceScatter，AllGather，AlltoAll，DP TP PP EP CP）

3、大模型通信原语手推Ring-AllReduce

4、手推稠密大模型张量并行TP

5、手推MOE大模型专家并行EP

6、大模型训练Megatron-LM

7、大模型推理

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AI基础设施全景摘要（2025） AI基础设施呈现四大核心支柱：计算（NVIDIA/AMD/TPU芯片）、存储（分布式+对象存储）、网络（800Gb/s互联）和软件栈（PyTorch/K8s生态）。全球涌现多个千亿级超算项目，包括美国Stargate（5000亿）、xAI超算（1000亿）和中东Shahama（400亿）。中国厂商加速追赶，华为/阿里云集群规模达千P级。关键资源短缺凸显：HBM显存、先进封装产能和电力供应紧张至2027年。企业可选择云服务（CoreWeave/阿里云）或自建（NVIDIA参考

本文介绍了一份为期6个月的AI大模型工程师系统学习计划。课程从Linux/Python基础开始，逐步深入云计算、Docker/Kubernetes、MLOps体系，最终聚焦GPU分布式训练和LLM（大语言模型）基础设施。内容涵盖：系统操作、网络基础、Python工程、容器化部署、云平台使用、机器学习流水线、模型训练优化、LLM服务部署等核心技能，并通过多个实战项目巩固学习成果。最后阶段还包含面试准备和完整LLM系统构建。文章同时指出AI行业人才缺口达500万，相关岗位薪资普遍较高，突出该领域的发展前景和就业

目标：3个月可切换到AI Infra后端岗位。

在人工智能技术快速发展的今天，深度学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等基础技术概念构成了现代AI系统的基石。其核心原理在于通过神经网络模型从海量数据中学习规律，实现感知、认知和决策。这一技术价值在于能够自动化处理复杂任务，提升效率并创造新的产品形态。应用场景已广泛渗透到金融科技、智能客服、内容生成和自动化编程等多个领域。随着技术从研究走向工程化落地，掌握大模型、AI Agent（智能体）和AI Infra（基础设施）等关键热词所代表的技术栈，成为开发者构建可落地AI应用、应对规模化挑战的必备能

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