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从芯片到推理引擎：AISystem 完整拆解 AI 系统全栈

【免费下载链接】AISystemAISystem 主要是指AI系统，包括AI芯片、AI编译器、AI推理和训练框架等AI全栈底层技术项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/AISystem

AISystem 是一套开源的 AI 系统课程，把芯片、编译器、推理引擎和框架串成一条线。你训过模型，却说不出一次推理里算子去了哪、延迟卡在哪；想评估一颗新芯片，资料却全停在框架 API 层面。这门课就是冲着这类断层来的。

📍 这条 AI 系统课程的学习路线怎么走

五大板块：概述 → 芯片体系结构 → 编译器 → 推理系统 → 框架。顺序是有讲究的：先看全栈地图，知道每层的位置；再钻硬件，因为算力能做什么是芯片决定的；编译器接着解决"图怎么变成能跑的代码"；推理和框架分别是部署与训练两个落点。文字课程和 PPT 都在仓库里，按模块组织，比如 02Hardware/ 就有从 CPU、GPU 基础到国内外 AI 处理器的七个子章节。

🔧 三个硬核模块，各自回答什么问题

• 英伟达 GPU 详解：Tensor Core、NVLink、NVSwitch 逐层拆。它回答的是：多卡训练时通信为什么是瓶颈、带宽是怎么被吃掉的。不学它，训练慢了你只能猜。
• 编译后端优化：kernel 优化、内存排布、AutoTuning。它回答的是：算子为什么理论上很快、实际跑起来却慢——多半不是算法问题，而是调度和访存问题。
• 模型压缩与推理 Kernel：量化、剪枝、蒸馏，配上 Conv、Winograd 等算子实现。它回答的是：推理部署的瓶颈到底在哪、每种压缩手段的代价是什么。

🎯 三类读者，学完各自能做什么

• 算法工程师：遇到性能问题，能判断它出在算子、内存还是通信上，和系统团队对得上话。
• 推理/部署方向：能对模型做一套完整的"转换 → 压缩 → 优化"，并说清每一步换来什么、损失什么。
• 硬件/芯片方向：能把框架算子映射到计算架构上，从软件可用性角度评估芯片选型。

🚀 怎么开始，怎么参与

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/AISystem拉下来即可。仓库体积不小，按需挑模块看也行。每个模块都配了 PPT、视频（B 站、YouTube）和文字，从概述入手，再按自己的方向挑章节。资料里发现勘误，直接提 PR 就好，作者明确欢迎。和多数同类资料相比，这条线往下钻到了芯片微架构，而且大模型的最新内容单独归档在 AIFoundation，别和主线混着学。

下次推理慢了、换平台没头绪了，先看一遍全栈架构图，再顺着找到对应模块。从 README 开始就行。

【免费下载链接】AISystemAISystem 主要是指AI系统，包括AI芯片、AI编译器、AI推理和训练框架等AI全栈底层技术项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/AISystem