从 GPU 集群到分布式训练，从推理加速到大模型架构
三阶段进阶，打造工业级 AI Infra 实战能力
从入门到架构师，系统化掌握 AI 基础设施全栈技术
学完你将掌握：GPU 集群架构、Docker/K8S 容器化、AI 训练/推理全栈技术认知
大模型系统概述 · Scaling Law 深度解读
AI 计算集群 · GPU 服务器与万卡集群建设
集群容器与云原生 · Docker/K8S/GPU 调度
学完你将掌握：RDMA 网络、NCCL 通信库、分布式并行策略、FlashAttention 加速
通信与存储 · RDMA/无损网络/拥塞控制
分布式训练 · DP/TP/PP/EP 并行策略
训练加速 · FlashAttention/RingAttention/FP8
学完你将掌握：vLLM 推理引擎、MoE 架构、SSM/Mamba、AI Agent/RAG 系统设计
分布式推理 · vLLM/PagedAttention/PD 分离
大模型算法 · Transformer/MoE/Mamba/RetNet
大模型应用 · AI Agent/RAG/多模态/端到端自动驾驶
大模型时代，基础设施人才缺口巨大，薪资水平领先行业
2026 年中国 AI 基础设施人才缺口超过 50 万，企业高薪难求
AI Infra 工程师平均年薪 60-150 万，资深架构师可达 200 万+
DeepSeek、GPT-5、Claude 4 等大模型持续突破，基础设施需求爆发式增长
互联网大厂、AI 创业公司、算力服务商、科研机构都需要 AI Infra 人才
从理论到实战，掌握真正有用的技能
独立设计并搭建千卡/万卡 AI 训练集群，掌握散热、供电、网络拓扑等关键技术
使用 ZeRO、Megatron-LM 等框架，将大模型训练效率提升 3-10 倍
使用 vLLM、TensorRT-LLM 等推理引擎，将推理吞吐量提升 5-20 倍
设计高可用、高扩展性的分布式训练/推理系统，支撑百亿/千亿参数模型
从 Transformer 到 MoE，从 FlashAttention 到 Ring Attention，掌握核心算法
基于 RAG、AI Agent 等技术，构建企业级 AI 应用，实现业务价值
看看他们是如何通过 AIInfra 实现职业突破的
致力于培养工业级 AI 基础设施人才
AIInfra 专注于 AI 基础设施领域的教育培训，面向希望深入理解大模型训练与推理底层技术的工程师，提供系统化、实战化的课程体系。
我们的课程由一线 AI 基础设施工程师设计，内容覆盖从 GPU 硬件、集群网络，到分布式训练框架、推理加速技术的全栈知识，帮助学员建立完整的 AI Infra 技术认知。
每阶段配套代码实践，学以致用
三阶段循序渐进，零基础可入门
覆盖 DeepSeek、o1、MoE 等最新技术
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