⚙️ AI技术栈全景
💎 AI芯片 (AI Chips)
AI计算的物理底座。NVIDIA GPU (H100/B200) 是训练芯片的事实标准，Google TPU是专用ASIC的代表，AMD MI300在追赶。国产替代方面，华为昇腾910、寒武纪思元、海光深算等正在快速缩小差距。芯片的架构制程...
🖥️ 算力节点 (Compute Nodes)
搭载AI芯片的服务器是训练和推理的执行单元。NVIDIA DGX/HGX是高端训练的标准配置，8卡GPU服务器是数据中心主流。液冷散热、PCIe 5.0互联、HBM高带宽内存等持续提升节点算力密度。各大云厂商也推出自研AI服务器（如阿里灵骏...
🌐 集群与互联 (Clusters & Interconnect)
单机算力有限，万卡集群才是大模型训练的真实战场。NVLink是GPU间高速互联，InfiniBand/RoCE是节点间网络，NVIDIA Spectrum交换机支撑超大规模。Meta的24k GPU集群、xAI的Colossus都是这一层的...
🔌 算力平台 (Compute Platforms)
硬件之上的编程平台，连接芯片和框架。CUDA是NVIDIA的护城河，ROCm让AMD GPU也能跑AI，CANN是华为昇腾的国产工具链。Intel的oneAPI试图统一XPU编程。选了哪个芯片，基本就绑定了对应的算力平台生态。...
🧱 深度学习框架 (DL Frameworks)
构建和训练神经网络的核心工具。PyTorch在学术界和工业界占据主导地位，TensorFlow在端侧部署仍有优势，PaddlePaddle和MindSpore是国产框架代表。框架选择直接影响开发效率、模型性能和部署路径。...
📦 模型库与引擎 (Model Libraries & Engines)
预训练模型库和推理引擎加速了从开发到部署的流程。HuggingFace Transformers是最大的模型库，vLLM是高性能推理引擎的代表，llama.cpp让大模型能在消费级硬件上运行。这一层降低了AI使用门槛。...
🚅 推理部署 (Inference & Deployment)
将训练好的模型部署到生产环境。ONNX Runtime提供跨平台推理，TensorRT是NVIDIA生态的推理优化器，OpenVINO针对Intel硬件优化。云端的Triton Inference Server和自托管的Ollama覆盖了不...
🛠️ 开发工具链 (Developer Tools)
支撑AI应用开发的工具生态。LangChain和LlamaIndex是LLM应用开发的事实标准框架，Dify和Coze提供了低代码AI应用搭建能力。MLOps工具（W&B、MLflow）管理实验和模型生命周期。...