AI Fundamentals

本仓库是一个全面的人工智能基础设施（AI Infrastructure）学习资源集合，涵盖从硬件基础到高级应用的完整技术栈。内容包括 GPU 架构与编程、CUDA 开发、大语言模型、AI 系统设计、性能优化、企业级部署等核心领域，旨在为 AI 工程师、研究人员和技术爱好者提供系统性的学习路径和实践指导。

适用人群：AI 工程师、系统架构师、GPU 编程开发者、大模型应用开发者、技术研究人员。 技术栈：CUDA、GPU 架构、LLM、AI 系统、分布式计算、容器化部署、性能优化。

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1. 硬件架构

本章节主要构建 AI 系统的物理底座，深入探讨从单机计算芯片（GPU/TPU）到大规模集群互联的核心技术。

详细内容请访问：硬件与架构 - 核心文档门户，涵盖硬件基础知识与关键技术概览。

核心模块导航：

• GPU 与 AI 加速器架构：涵盖 NVIDIA GPU 架构、Google TPU 设计哲学、GPUDirect 核心技术及 GPGPU vs NPU 对比分析。
• AI 集群运维与通信：包含 GPU 基础运维、InfiniBand 高性能网络及 NCCL 分布式通信实战。
• 性能分析与调优：AI 系统全栈性能分析与瓶颈诊断。

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2. 云原生 AI 基础设施

本章聚焦于云原生技术在 AI 领域的应用，探讨如何利用 Kubernetes 等云原生技术栈构建高效、可扩展的 AI 基础设施。

2.1 Kubernetes AI 生态

Kubernetes 已成为云原生 AI 基础设施的事实标准，特别是在推理场景中，它提供了不可替代的弹性调度与资源管理能力。通过 K8s，企业可以构建跨混合云的统一推理平台，实现从 GPU 资源池化到 Serverless 推理的完整闭环，从容应对大模型时代高并发、波动剧烈的流量挑战。