详细介绍
AI 系统课程是一个面向系统工程与研究的开源课程与知识库，聚焦 AI 芯片架构、编译器原理、推理系统与训练框架等底层技术。项目以教学与工程实践并重的方式组织大量笔记、幻灯片与实验代码，适合高校高年级学生、研究人员与工程团队系统化学习 AI 系统设计与性能优化。
主要特性
- 系统化课程：按章节结构覆盖从芯片、编译器到推理与框架的完整知识栈。
- 工程与案例并重：包含实战笔记、PPT、Jupyter 示例与工程实践，便于复现与落地。
- 社区驱动：大量贡献者持续更新，包含不同硬件与平台的适配经验。
使用场景
- 教育与培训：作为教学大纲与课件资源，供高校与培训机构使用。
- 工程参考：系统工程师用于构建或优化训练/推理平台的实践指南。
- 研究入口：研究者查阅编译器、内核优化与硬件协同设计的案例与思路。
技术特点
- 强调跨层协同：从芯片到编译器再到运行时的性能协同与工程折衷。
- 涵盖编译器优化、Kernel/算子加速与模型转换的实践细节。
- 注重可复现性：提供示例代码和实验数据，便于验证与对比。