AI 算力淘金 2026

课程目录

• 1 第一章：GPU 架构——为什么 GPU 是 AI 推理的最优硬件 试读
• 2 第二章：NVIDIA 生态——CUDA、TensorRT 与 Triton 试读
• 3 第三章：云 GPU 市场——租用策略与成本优化 试读
• 4 第四章：分布式推理——让 70B+ 模型跑起来 锁定
• 5 第五章：量化——用 4bit 替代 16bit，性能损失不到 1% 锁定
• 6 第六章：KV Cache——推理加速的核心机制 锁定
• 7 第七章：批处理与调度——从 30% 到 90% GPU 利用率 锁定
• 8 第八章：投机解码与 FlashAttention——让推理再快 2-3 倍 锁定
• 9 第九章：vLLM——当今最主流的开源推理框架 锁定
• 10 第十章：Ollama 与本地推理——让 AI 跑在你的 MacBook 上 锁定
• 11 第十一章：AI API 服务商业化——把推理能力变成现金流 锁定
• 12 第十二章：案例研究——从 Perplexity 到垂直 AI 基础设施 锁定
• 13 BonusChapter：AI 推理基础设施精华 40 条 锁定