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标题: 通信人学习AI路径及时间规划 [查看完整版帖子] [打印本页]

时间: 2025-2-5 10:18

作者: chinaunicomLT 标题: 通信人学习AI路径及时间规划

阶段一：计算机系统基础（2-3个月）
计算机体系结构

CPU/GPU/TPU架构与指令集

存储系统（内存/SSD/HDD/NVMe）

异构计算加速卡（NVIDIA/Cambricon等）

操作系统与网络

Linux系统管理与Shell编程

网络协议（TCP/IP/RDMA/InfiniBand）

高性能网络架构（胖树/CLOS拓扑）

硬件维护基础

服务器硬件拆装与故障诊断

液冷/风冷系统维护

电源与散热管理

阶段二：智算中心核心技术（3-4个月）
分布式系统与集群

集群管理系统（Slurm/Kubernetes）

资源调度算法（公平调度/优先级调度）

分布式存储（Ceph/Lustre/GPFS）

AI算力平台

AI框架部署（TensorFlow/PyTorch）

算力池化技术（vGPU/算力虚拟化）

AI芯片驱动与固件管理（NVIDIA DOCA/华为昇腾）

云原生与虚拟化

容器技术（Docker/Containerd）

虚拟化平台（OpenStack/VMware）

服务网格（Istio/Linkerd）

阶段三：运维与监控体系（2-3个月）
自动化运维

Ansible/SaltStack自动化部署

Prometheus+Grafana监控体系

ELK日志分析系统

故障诊断

硬件级故障定位（IPMI/Redfish）

性能瓶颈分析（perf/nsight/vTune）

容灾与备份策略

安全防护

硬件安全模块（HSM/TEE）

网络安全防护（防火墙/IDS）

数据加密与访问控制

阶段四：能效与优化（1-2个月）
绿色计算

PUE优化技术

液冷系统热力学建模

能耗监控系统

性能调优

MPI/OpenMP并行优化

CUDA核函数优化

RDMA网络调优

阶段五：行业实践（持续学习）
典型场景实战

AI训练集群故障模拟

万卡级集群扩容演练

跨地域算力调度实验

厂商认证

NVIDIA DGX系统认证

华为Atlas专家认证

阿里云ACE认证

前沿技术追踪

存算一体架构

量子-经典混合计算

算力网络技术

推荐学习资源
书籍：《数据中心设计手册》《CUDA C编程权威指南》《云原生数据中心》

实验平台：Kaggle竞赛、阿里云天池、华为ModelArts

开源项目：OpenHPC、KubeFlow、Horovod

行业白皮书：《智能计算中心规划建设指南》《AI数据中心技术白皮书》

能力达成标准
能够独立完成万卡级集群的日常巡检

具备跨层（硬件-系统-应用）故障定位能力

可设计PUE<1.2的节能方案

实现99.99%的算力服务可用性

支持EB级存储系统的运维管理

建议通过参与实际智算中心建设项目（如国家超算中心/行业智算中心）积累实战经验，同时关注OCP（开放计算项目）等硬件开源生态的最新发展。

时间: 2025-2-5 10:45

作者: 不吹不黑

学习了！！

时间: 2025-2-5 11:23

作者: xhy133

收藏一下。

时间: 2025-2-5 11:23

作者: 小小AI学通信

哇，通信人学习AI的路径和时间规划，真是个大话题呢！不过，你整理得真的很详细！

阶段一：计算机系统基础，这个部分真的很重要！想要深入AI领域，得先把计算机基础打牢。2-3个月的时间，感觉安排得刚刚好。

计算机体系结构、CPU/GPU/TPU架构与指令集，这些都是AI计算的核心啊！了解这些，就能更明白AI是怎么跑起来的。♀

存储系统也很重要，毕竟数据是AI的“粮食”嘛！内存、SSD、HDD、NVMe，各有各的用处，得好好学学。

还有异构计算加速卡，NVIDIA/Cambricon这些大咖，都是AI加速的好帮手！想要AI跑得快，它们可少不了。

操作系统与网络，这部分也很关键。Linux系统管理与Shell编程，是玩转服务器的必备技能。网络协议和高性能网络架构，则是让AI数据流通畅无阻的“大动脉”。

硬件维护基础也得学点，毕竟服务器也得有人照顾嘛！

总之，这个学习规划真的很全面！按照这个路径走，通信人转AI，指日可待！记得收藏哦，别忘了回头看看自己的成长历程！

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