AI基础设施开发修炼手册

第一篇：基础认知 (第1-4章)

• AI基础设施概述
• AI硬件基础
• AI软件栈概览
• 开发环境搭建

第二篇：算力基础设施 (第5-8章)

• GPU计算原理
• 集群架构设计
• 资源调度系统
• GPU虚拟化与池化

第三篇：存储基础设施 (第9-12章)

• 数据存储架构
• 数据流水线
• 模型存储管理
• 向量数据库

第四篇：网络基础设施 (第13-15章)

• 高速互联技术
• 集群网络设计
• 分布式通信优化

第五篇：分布式训练 (第16-20章)

• 分布式训练基础
• PyTorch分布式训练
• DeepSpeed实践
• Megatron-LM
• 大模型训练实战

第六篇：推理优化 (第21-25章)

• 模型推理基础
• 模型压缩技术
• 推理加速框架
• 大模型推理优化
• 推理服务部署

第七篇：云原生AI (第26-30章)

• Kubernetes基础
• Kubernetes AI扩展
• AI容器化
• MLOps实践
• AI流水线

第八篇：大模型基础设施 (第31-35章)

• LLM训练基础设施
• LLM推理基础设施
• RAG架构设计
• Agent基础设施
• 多模态基础设施

第九篇：可观测性与运维 (第36-39章)

• 监控体系
• 告警与事件管理
• 性能调优
• 故障诊断与恢复

第十篇：安全与治理 (第40-43章)

• AI系统安全
• 访问控制与认证
• 成本治理
• 可信AI

第十一篇：前沿技术 (第44-46章)

• 新兴硬件架构
• 绿色AI
• AI基础设施趋势

第十二篇：实战案例 (第47-50章)

• 搭建小规模训练集群
• 构建企业级AI平台
• 大模型训练实战
• AI基础设施最佳实践

初学者路径

从第1章开始，按顺序学习基础内容

基础设施路径

重点学习集群、存储、网络等基础设施章节

实战路径

直接跳转实战案例章节，动手完成项目