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在AI大模型规模化应用的今天，算力基础设施的稳定性、高效性直接决定企业AI战略落地成效。本课程以“理论筑基+真机实操”为核心，聚焦AI算力基础设施全栈能力培养，助力企业打造“零宕机”算力基座，破解高性能计算核心痛点，赋能技术团队实现从单机调优到超算中心运维的能力闭环。 专为IT运维工程师、HPC架构师、智算中心技术团队量身打造，聚焦大规模GPU集群高效稳定运行需求，系统化覆盖AI算力基础设施全流程核心技术，兼顾尖端技术深度与行业场景适配性，让技术团队快速掌握可落地、高实用的运维与优化能力。
1. 技术深度：系统架构设计：AI全栈架构规划、智算集群整体设计，重点覆盖网络拓扑搭建、电力分配、散热方案，夯实算力基础设施底层基座。
2. 硬件深度实战：GPU服务器拆装与深度优化、IB交换机配置与故障排查、NVLink拓扑重建、存储性能调优，依托“军工级”真机实操，强化动手能力。
3. 核心技术调优：IB网络纳秒级调优、GPU性能最大化配置、NCCL性能测试，助力团队攻克高性能计算核心技术难点。
4. 运维体系搭建：集群监控（DCGM/Prometheus）部署与运维、自动化运维体系（Ansible）搭建，实现集群运维高效化、智能化，支撑千亿级模型训练稳定运行。
1. 技术够深，直击核心：深耕尖端技术场景，全面覆盖IB网络纳秒级调优、NVLink拓扑重建、千亿级模型训练支持等行业核心难点，拒绝表面化教学，让学员掌握真正的核心技术。
2. 真机实操，落地性强：搭建专属实验室，提供IB交换机、GPU服务器等全套硬件设备，实操内容涵盖设备配置、固件升级、故障排查等全流程，学完即可直接应用于工作场景。
3. 行业适配，定制化赋能：结合金融低延时网络、制造业高可靠存储等不同行业场景，提供定制化解决方案，精准匹配企业实际需求，助力企业将技术转化为核心竞争力。
帮助企业技术团队系统化提升AI算力基础设施全栈能力，实现GPU集群高效运维、故障快速响应，打造“零宕机”算力基座；降低集群运维成本，提升算力利用率，为企业AI大模型训练、高性能计算等业务提供稳定、高效的技术支撑，助力企业在AI时代抢占技术先机。
课程以 “理论+实操+行业案例”三维体系，培养学员从模型开发到落地的全栈技能，尤其适合需快速提升AI工程化能力的算法工程师和技术团队。培训聚焦大语言模型(LLM）和深度神经网络，核心内容包括Transformer架构、多模态模型与混合专家(MoE）原理、分布式预训练(如PyTorch DDP/DeepSpeed)与模型微调技术(如LoRA)、模型推理加速(量化/剪枝)以及提示词工程，并通过图像识别、分布式训练和行业模型部署(如客服/金融)等实操环节强化应用。该培训适用于从AI初学者到资深工程师的不同基础学员，其核心竞争力在于提供从理论基础到前沿技术、再到工程落地(如问题诊断、性能优化、行业部署)的全栈能力培养，尤其强调通过实操解决真实场景问题，助力学员快速构建和部署高效AI模型。
1. 全栈技术覆盖：从理论(Transformer/MoE)到实践(分布式训练/模型部署)，贯穿AI模型生命周期
2. 问题导向设计：专设训练问题诊断模块，提升软硬件协同调优能力
3. 行业落地实操：结合金融、教育等场景部署案例，强化技术产业化应用能力
4. 前沿技术整合：涵盖LoRA微调、多模态融合、推理加速等前沿技术,匹配大模型时代需求
1. 初级：AI入门者,需掌握基础概念与应用案例
2. 中级：算法工程师，聚焦分布式训练框架、微调技术及问题排查
3. 高级：资深研发人员,深入优化分布式训练、MoE原理及行业级模型部署
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我公司讲师均为经过 DLI 认证的领域专家。他们将传授先进的技术和权威的实践方案，引导学员在完全配置的 GPU 服务器上亲自开发实战并答疑解惑。学员将获得 NVIDIA 培训证书，并能够在课后继续回顾课件和实验练习。