文字课程内容正在一节节补充更新，尽可能抽空继续更新正在 AIInfra，希望您多多鼓励和参与进来！！！
文字课程开源在 AISys，系列视频托管B 站 ZOMI 酱和油管 ZOMI6222，PPT 开源在 AIInfra，欢迎取用！！！
这个开源项目英文名字叫做AIInfra，中文名字叫做AI基础设施。大模型是基于 AI 集群的全栈软硬件性能优化，通过最小的每一块 AI 芯片组成的 AI 集群，编译器使能到上层的 AI 框架，训练过程需要分布式并行、集群通信等算法支持，而且在大模型领域最近持续演进如智能体等新技术。
本开源课程主要是跟大家一起探讨和学习人工智能、深度学习的系统设计，而整个系统是围绕着 ZOMI 在工作当中所积累、梳理、构建 AI 大模型系统的基础软硬件栈，因此成为 AI 基础设施。希望跟所有关注 AI 开源课程的好朋友一起探讨研究，共同促进学习讨论。
课程主要包括以下模块，内容陆续更新中，欢迎贡献：
| 序列 | 教程内容 | 简介 | 地址 | 状态 |
|---|---|---|---|---|
| 01 | AI 芯片原理 | AI 芯片主要介绍 AI 的硬件体系架构，包括从芯片基础到 AI 芯片的原理与架构，芯片设计需要考虑 AI 算法与编程体系，以应对 AI 快速的发展。 | [Slides] | DONE |
| 02 | 通信与存储 | 大模型训练和推理的过程中都严重依赖于网络通信，因此会重点介绍通信原理、网络拓扑、组网方案、高速互联通信的内容。存储则是会从节点内的存储到存储 POD 进行介绍。 | [Slides] | DONE |
| 03 | AI 集群 | 大模型虽然已经慢慢在端测设备开始落地，但是总体对云端的依赖仍然很重很重，AI 集群会介绍集群运维管理、集群性能、训练推理一体化拓扑流程等内容。 | [Slides] | 待更 |
| 04 | 大模型训练 | 大模型训练是通过大量数据和计算资源，利用 Transformer 架构优化模型参数，使其能够理解和生成自然语言、图像等内容，广泛应用于对话系统、文本生成、图像识别等领域。 | [Slides] | 更新中 |
| 05 | 大模型推理 | 大模型推理核心工作是优化模型推理，实现推理加速，其中模型推理最核心的部分是Transformer Block。本节会重点探讨大模型推理的算法、调度策略和输出采样等相关算法。 | [Slides] | 更新中 |
| 06 | 大模型算法 | Transformer起源于NLP领域，近期统治了 CV/NLP/多模态的大模型，我们将深入地探讨 Scaling Law 背后的原理。在大模型算法背后数据和算法的评估也是核心的内容之一，如何实现 Prompt 和通过 Prompt 提升模型效果。 | [Slides] | 更新中 |
| 07 | 热点技术剖析 | 当前大模型技术已进入快速迭代期。这一时期的显著特点就是技术的更新换代速度极快，新算法、新模型层出不穷。因此本节内容将会紧跟大模型的时事内容，进行深度技术分析。 | [Slides] | DONE |
本课程主要为本科生高年级、硕博研究生、AI 大模型系统从业者设计，帮助大家：
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完整了解 AI 的计算机系统架构，并通过实际问题和案例，来了解 AI 完整生命周期下的系统设计。
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介绍前沿系统架构和 AI 相结合的研究工作，了解主流框架、平台和工具来了解 AI 大模型系统。
| 编号 | 名称 | 具体内容 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 1 | AI 计算体系 | 神经网络等 AI 技术的计算模式和计算体系架构 | DONE |
| 2 | AI 芯片基础 | CPU、GPU、NPU 等芯片体系架构基础原理 | DONE |
| 3 | 图形处理器 GPU | GPU 的基本原理，英伟达 GPU 过去 15 年 8 代架构发展 | DONE |
| 4 | 英伟达 GPU 详解 | 英伟达 GPU 的 Tensor Core、NVLink 深度剖析 | DONE |
| 5 | 国外 AI 处理器 | 国外在谷歌 TPU、特斯拉 DOJO 等专用 AI 处理器核心原理 | DONE |
| 6 | 国内 AI 处理器 | 华为昇腾 Ascend、寒武纪、燧原科技等专用 AI 处理器核心原理 | DONE |
| 7 | AI 芯片黄金 10 年 | 对 AI 芯片的编程模式（SIMT、SIMD、SPMD、CUDA）和发展进行总结 | DONE |
| 编号 | 名称 | 具体内容 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 1 | 大模型存储 | 数据存储、CheckPoint 梯度检查点等存储与大模型结合的相关技术 | DONE |
| 2 | 集合通信原理 | 通信域、通信算法、集合通信原语 | DONE |
| 3 | 集合通信库 | 深入地剖析 NCCL/HCCL 实现的具体通信领域算法，以及集合通信库对外 API 与使用 | DONE |
| 编号 | 名称 | 具体内容 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 1 | AI 超节点 | Scale Up、SuperPod、万卡集群 | DONE |
| 2 | 集群性能分析 | 集群性能分析，MFU、线性度等 | 待更 |
| 3 | Kubernetes | 让集群部署容器化简单且高效 | 待更 |
| 编号 | 名称 | 具体内容 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 1 | 分布式并行 | TP、PP、EP、SP、DP 多维并行 | DONE |
| 2 | PyTorch 框架 | PyTorch 框架原理和昇腾适配架构 | 待更 |
| 3 | 模型微调与后训练 | 大模型微调 SFT 与后训练 Post-Training | 待更 |
| 编号 | 名称 | 具体内容 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 1 | 大模型推理框架 | 推理框架整体架构，如 vLLM、SGLang | 待更 |
| 2 | 大模型推理加速 | 待更 | |
| 3 | 架构调度与加速 | 待更 | |
| 4 | 长序列推理 | 待更 | |
| 5 | 输出采样 | 待更 | |
| 6 | 大模型量化与蒸馏 | 待更 |
大部分待更，欢迎参与，06 根据时事热点不定期更新
| 编号 | 名称 | 具体内容 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 1 | Transformer 架构 | Transformer、MoE 的架构原理介绍 | 待更 |
| 2 | ChatGPT 解读 | GPT 和 ChatGPT 深度解读 | DONE |
| 3 | 大模型新架构 | SSM、MMABA、RWKV、Linear Transformer 等新大模型结构 | 待更 |
| 4 | MoE 架构 | MoE(Mixture of Experts) 模型架构原理与细节 | 待更 |
| 5 | 向量数据库 | 向量数据库中核心技术相似性搜索、相似性度量与大模型结合原理 | DONE |
| 6 | 数据工程 | 数据工程、Prompt Engine、Data2Vec 和 Tokenize 等相关技术 | 待更 |
| 7 | 新算法解读 | Llama3.3、DeepSeek V3/R1、KIMI R1.5 等最新大模型算法的深度解读 | 持续 |
基本完结，01 根据时事热点不定期更新
| 编号 | 名称 | 具体内容 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 1 | AI 时事热点 | OpenAI o1、WWDC 大会技术洞察 | 持续 |
| 2 | AI智能体 | AI Agent 智能体的原理、架构 | DONE |
| 3 | 自动驾驶 | 端到端自动驾驶技术原理解析，萝卜快跑对产业带来的变化 | DONE |
| 4 | 具身智能 | 关于对具身智能的技术原理、具身架构和产业思考 | DONE |
| 5 | 生成推荐 | 推荐领域的革命发展历程，大模型迎来了生成式推荐新的增长 | DONE |
| 6 | AI 安全 | 隐私计算的发展过程与 Apple 引入隐私计算，到底隐私计算未来发展如何？ | DONE |
| 7 | AI 历史十年 | AI 过去十年的重点事件回顾，2012 到 2025 年从模型、算法、芯片硬件的发展 | DONE |
这个仓已经到达疯狂的 10G 啦（ZOMI 把所有制作过程、高清图片都原封不动提供），如果你要 git clone 会非常的慢，因此建议优先到 Releases · chenzomi12/AIInfra 来下载你需要的内容
非常希望您也参与到这个开源课程中，B 站给 ZOMI 留言哦！
欢迎大家使用的过程中发现 bug 或者勘误直接提交代码 PR 到开源社区哦！
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