AISystem 开源课程：五大模块走通 AI 系统全栈，从芯片到推理引擎

AISystem 开源课程：五大模块走通 AI 系统全栈，从芯片到推理引擎

【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 是一个开源的 AI 系统课程，围绕 AI 芯片、AI 编译器、AI 推理引擎和 AI 框架四条主线，把"算法如何落地到计算机系统"的全栈内容拆成可跟读的章节，适合想补齐 AI 底层系统知识的学生和工程师。

🧩 为什么需要一门专门的 AI 系统课

大多数 AI 学习材料集中在算法层面：调网络、跑训练，最多到某个框架里注册自定义算子。但一个模型要真正跑起来，绕不开编译器如何优化计算图、Tensor Core 怎么加速矩阵乘、推理端如何做量化和 Kernel 优化。这些内容散落在论文和零散博客里，没有形成体系，高校和企业往往只能靠自己从零培养人。这个课程补的就是 AI 算法与计算机体系结构之间的这段空白。

📚 课程五大模块：芯片、编译器、推理、框架一次走完

课程内容按五个模块组织：

• AI 系统概述：先看全景，理解 AI 系统由算法、框架、编译器、硬件体系结构哪几层组成，各层如何衔接。
• AI 芯片体系结构：从 CPU、GPU、NPU 基础讲到英伟达 Tensor Core 与 NVLink 剖析，再覆盖 TPU、DOJO 以及昇腾、寒武纪等国内外 AI 芯片。
• AI 编译器：先讲 GCC 与 LLVM，再讲 AI 编译器的中间表示、算子融合、Kernel 优化和 AutoTuning，并单独讲 PyTorch 2.0 的编译技术栈。
• AI 推理系统：从推理引擎架构，到 MobileNet 等轻量网络、量化蒸馏剪枝等模型压缩、模型转换，再到 Kernel 层优化。
• AI 框架核心技术：自动微分的实现原理、计算图的优化与执行，以及大模型分布式训练的关键技术。

🛤️ 学习路径与材料形式

每一章都是 PPT（pptx）+ 配套文字（md）+ PDF 的形式，部分章节带示例代码，例如 04Inference/ 下的 Kernel 优化配有 .fbs 模型文件与 C++ 示例。建议的读法是：先读 AI 系统概述建立分层概念，再按"芯片 → 编译器 → 推理 → 框架"的顺序推进，硬件和编译两块最硬，适合放慢节奏。

👥 算法工程师、学生、芯片从业者分别怎么用

• 计算机专业高年级本科生、硕博研究生：可作为系统方向选修课的教材或预习材料，图文对照反复读。
• 算法工程师：补上"模型跑不动、显存爆"背后的系统知识，学会定位部署瓶颈。
• AI 基础设施从业者：芯片、编译器、推理引擎方向的设计参考和术语对照，02Hardware/ 下每代 GPU 架构都有逐节拆解。
• 对 AI 芯片感兴趣的初学者：从 CPU、GPU 基础讲起，不用预设体系结构背景。

仓库体积约 10GB，直接 git clone 会比较慢，只需要某几章的话建议按需取用。如果你已经学完算法课程、想再往下一层走，可以先从 AI 系统概述开始，感受一下这条学习路线。

【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