本文整理了Infra岗位招聘中常见的技术栈涵盖编程基础、Transformer算法、分布式训练、推理优化、系统底层等多个方面。内容涉及PyTorch、C、CUDA、并行处理、MoE、量化部署、高性能网络通信、GPU集群调度等关键技术。对于想要在大模型领域深入发展的程序员和小白本文提供了一份全面的学习路径助你快速掌握大模型核心技术成为行业专家。我找了几家在招聘的infra岗位的公司目前可能相关的技术栈整理出来那么之后的内容可能也是围绕着这套路径进行。也欢迎大家在评论区或私信补充遗漏的内容。基础能力编程和基础框架Python、PyTorch InternalAutograd, dispatcher, 张量生命周期CUDA stream编译/执行路径计算图C/CUDA Kernel算子实现、内存访问、并行划分、Kernel lanuch开销Tranformer / Attention 算法MHA / GQA / MQASoftmax 数值稳定性RoPE/ALiBi/xPos 位置编码和长上下文外推算法题链表 / 树遍历 / LRU / LFU / 动态管理并行处理线程 / 进程/ 锁 / 无锁队列Beam Search / Top-K Sampling训练方向 Training Infra1. 分布式训练并行策略数据并行 Data ParallelDDP、ZeroRedundancyOptimizerZeRO参数/状态分片 FSDP、DeepSpeed ZeRO-1/2/3、OffloadCPU/NVMe模型并行Model ParallelTP、PP、3D ParallelismDPTPPP、MegatronMegatron-Core Megatron-LMMoE专项并行EP、ETP、EDP、MoE路由/负载均衡/All-to-All通信优化2. 训练数值和内存优化AMP / BF16Gradient CheckpointOffloadFlashAttention长序列优化Ring Attention、Sequence Parallel、LASP3. 优化器 OptimizerMuon、MuonClip QK-Clip稳定性较为前沿推理方向Inference / Serving1. 解码和缓存KV CachePagedAttentionRing Attention连续批处理 Continuous BatchingRadix Tree / KV Cache管理Speculative Decoding 投机解码 / 投机采样2. 量化和部署优化INT8 / FP8 / AWQ / GPTQ3. Serving引擎和RuntimevLLM SGLangLLM serving 引擎连续批处理、PagedAttention、量化、spec decodeTriton Inference Server通用推理服务框架动态批处理、多模型并发、调度TensorRT-LLM偏 NVIDIA 栈的高性能 LLM 推理优化KV cache 系统、kernel/graph 优化4. 高性能推理Kernel分块 Tiling内外层计算拆分HBM带宽 vs Tensor Core利用MFU指标主要围绕上述提到的Lighting/Lighting Attention系统底层1. 高性能网络和通信RDMAInfiniBandNCCL调优MoE All-to-All通信优化2. GPUi集群调度GPU集群调度调度需要考虑网络拓扑 NUMA 存储亲和性多用户资源隔离Docker K8s队列调度 / 抢占 / 优先级SLA / 高可用 / 故障诊断3. 存储和存储点Checkpoint存储 异步、增量高性能存储IO存储瓶颈对象存储 / 并行文件系统数据Pipeline恢复策略4. 多模态和Agent- Agent Runtime / 多模态 Infra - Agent 高并发 - 多模态Token处理 - Agentic优化系统性能分析1. 工具栈Nsight System系统层面分析CPUGPU线程 通信NVTX Nvidia Tools Extension提供 标记或区间的作用Nsight Compute更为精细在算子层面我们可以返回某些感兴趣的算子来进行分析PyTorch ProfilerPytorch profiler是一个用于分析训练的一体化工具当然具体的分析工具并不单单只有这些GPU Profile作为一个更加复杂的工程领域我们这里只罗列出几个比较常用的工具当然像是eGPUCUPTINeutrino这些比较前沿的工作都是有更佳完善的分析流程后面我们可以单独摘出来讲一讲挖坑。2. Workflow那么这里提一个比较入门泛泛的分析流程系统分析 → Kernel分析 → 框架分析Nsight System → Nsight Compute → PyTorch Profiler分析从系统层逐渐深入到算子和框架那么这些不过多展开在这里继续挖坑。那么如何学习大模型 AI 对于刚入门大模型的小白或是想转型/进阶的程序员来说最头疼的就是找不到系统、全面的学习资源要么零散不成体系要么收费高昂白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份全面且免费的AI大模型学习资源包覆盖从入门到实战、从理论到面试的全流程所有资料均已整理完毕免费分享给各位核心包含AI大模型全套系统化学习路线图小白可直接照做、精品学习书籍电子文档、干货视频教程、可直接上手的实战项目源码、2026大厂面试真题题库一站式解决你的学习痛点不用再到处搜集拼凑扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线学习大模型方向比努力更重要很多小白入门就陷入“盲目看视频、乱刷资料”的误区最后越学越懵。这里给大家整理的这份学习路线是结合2026年大模型行业趋势和新手学习规律设计的最科学、最系统从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶。2、大模型学习书籍文档理论是实战的根基尤其是对于程序员来说想要真正吃透大模型原理离不开优质的书籍和文档支撑。本次整理的书籍和电子文档均由大模型领域顶尖专家、大厂技术大咖撰写涵盖基础入门、核心原理、进阶技巧等内容语言通俗易懂既有理论深度又贴合实战场景小白能看懂程序员能进阶为后续实战和面试打下坚实基础。3、AI大模型最新行业报告无论是小白了解行业、规划学习方向还是程序员转型、拓展业务边界都需要紧跟行业趋势。本次整理的2026最新大模型行业报告针对互联网、金融、医疗、工业等多个主流行业系统调研了大模型的应用现状、发展趋势、现存问题及潜在机会帮你清晰了解哪些行业更适合大模型落地哪些技术方向值得重点深耕避免盲目学习精准对接行业需求。值得一提的是报告还包含了多模态、AI Agent等前沿方向的发展分析助力大家把握技术风口。4、大模型项目实战配套源码对于程序员和想落地能力的小白来说“光说不练假把式”只有动手实战才能真正巩固所学知识将理论转化为实际能力。本次整理的实战项目涵盖基础应用、进阶开发、多场景落地等类型每个项目都附带完整源码和详细教程从简单的ChatPDF搭建到复杂的RAG系统开发、大模型部署难度由浅入深小白可逐步上手程序员可直接参考优化既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。5、大模型大厂面试真题2026年大模型面试已从单纯考察原理转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。为此我精心整理了各大厂最新大模型面试真题题库涵盖基础原理、Prompt工程、RAG系统、模型微调、部署优化等核心考点不仅有真题还附带详细解题思路和行业踩坑经验帮你精准把握面试重点提前做好准备面试时从容应对、游刃有余。6、四阶段精细化学习规划附时间节点可直接照做结合上述资源给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划总时长约2个月小白可循序渐进程序员可根据自身基础调整节奏高效掌握大模型核心能力快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】