AI Infra Engineering Tutorial 2026

从后端 / 系统基础走向 AI 基础设施工程师（大规模训练、高性能网络、推理引擎、集群调度）的自学路线与笔记仓库。

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从这里开始

1. 阅读 入门与环境（前置技能、机器与工具）。
2. 从 SYS-601 开课：courses/SYS-601-gpu-architecture/README.md。
3. 笔记写入各课的 notes/，可复现的硬核产出放在 projects/ 与 interview-prep/。

文档目录

文档	说明
docs/talent-profile.md	人才画像、技能矩阵、面试场景与执行建议
docs/curriculum.md	全年培养方案、SYS-601–605 精读与阅读表
docs/interview-matrix.md	七轮面试与课程映射
docs/references.md	参考文献与外链索引
docs/archive/README-full-original.md	历史单文件版 README（便于对照）

五门核心课

课程	主题
SYS-601	GPU 架构、CUDA/Triton、算子与内存层次
SYS-602	分布式训练、混合并行、Megatron/ZeRO 等
SYS-603	高性能网络、NCCL、RDMA/RoCE
SYS-604	LLM 推理、KV Cache、PagedAttention / vLLM
SYS-605	集群调度、容错、Checkpoint

学习时间轴

 Month 1-3    │ Month 4-7           │ Month 8-10   │ Month 11-12
──────────────┼─────────────────────┼──────────────┼────────────
   SYS-601    │ SYS-602 + SYS-603   │   SYS-604    │   SYS-605
 GPU/CUDA     │ Distributed + Net   │  Inference   │  Scheduling
   (串行)     │      (并行)         │   (串行)     │   (串行)

仓库结构

ai-infra-engineering-tutorial-2026/
├── docs/                         # 完整大纲、人才画像、面试与参考文献
├── courses/                      # SYS-601–605：readings / notes / code / labs
├── interview-prep/               # 七轮面试：round-1 … round-7
├── projects/                     # 实战项目（Portfolio）
└── resources/                    # 论文、博客存档、工具脚本（本地资源见 .gitignore 说明）

克隆与进度

git clone https://github.com/<YOUR_GITHUB>/<YOUR_FORK>.git
cd ai-infra-engineering-tutorial-2026

建议使用 GitHub Issues / Projects 按课程打标签追踪进度；面试准备可复用 interview-prep/TEMPLATE.md。Python 实验依赖见根目录 requirements-labs.txt（按需安装）。

参与贡献

见 CONTRIBUTING.md。

许可证

LICENSE（Apache-2.0）· NOTICE