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AI Infra 推理系统 · 完整学习资料

从深度学习算子的加减乘除,到 vLLM 服务端高并发推理——9 个模块,系统化掌握 AI Infra 全栈。


学习路线图

模块 1: 基石算子                       模块 2: 构建算子
┌──────────────────────┐          ┌──────────────────────┐
│ 数学运算 · 激活函数    │          │ 线性变换 · 卷积       │
│ 归一化 · 张量操作     │   ──→    │ 池化 · 注意力 · 循环  │
│ Loss · 硬件执行模型   │          │ 嵌入 · 内存布局       │
└──────────────────────┘          └──────────────────────┘
         │                                    │
         └──────────────┬─────────────────────┘
                        ▼
模块 3: 组合架构                        模块 4: 进化架构
┌──────────────────────┐          ┌──────────────────────┐
│ CNN Block · RNN 单元  │          │ 注意力变体 · SSM      │
│ Transformer Block    │   ──→    │ MoE · 量化部署       │
│ 编解码 · 模型拆解     │          │ 多模态 · 分布式       │
└──────────────────────┘          └──────────────────────┘
         │                                    │
         └──────────────┬─────────────────────┘
                        ▼
模块 5: 推理流水线                      模块 6: KV Cache 系统
┌──────────────────────┐          ┌──────────────────────┐
│ Prompt → Tokenize    │          │ ncnn 连续缓存         │
│ → Embed → Decoder    │   ──→    │ llama.cpp cell 管理   │
│ → Project → Sample   │          │ vLLM PagedAttention  │
└──────────────────────┘          └──────────────────────┘
         │                                    │
         └──────────────┬─────────────────────┘
                        ▼
模块 7: 调度系统                        模块 8: 优化技术
┌──────────────────────┐          ┌──────────────────────┐
│ Request Lifecycle    │          │ INT8/FP8/INT4 量化    │
│ Continuous Batching  │   ──→    │ FlashAttention       │
│ Token Budget · 指标   │          │ 图优化 · Profiling   │
└──────────────────────┘          └──────────────────────┘
         │                                    │
         └──────────────┬─────────────────────┘
                        ▼
                模块 9: 部署实战
┌──────────────────────────────────────────────┐
│ ncnn_llm 端侧部署 · llama.cpp 本地推理        │
│ vLLM 服务端部署 · 四框架性能对比 · 排错指南    │
└──────────────────────────────────────────────┘

9 个模块速览

模块 内容 对应 8 周计划 预估时间
Module 1 数学运算、激活函数、归一化、张量操作、Loss、硬件模型 Week 1 8-10h
Module 2 线性变换、卷积、池化、注意力、RNN、嵌入 Week 1-2 8-10h
Module 3 CNN/RNN/Transformer Block、编解码、ResNet/ViT/LLaMA 拆解 Week 2 6-8h
Module 4 注意力变体、SSM/Mamba、MoE、量化概念、多模态 Week 3 6-8h
Module 5 LLM 推理 8 Phase 完整链路、Prefill vs Decode Week 3-4 10-12h
Module 6 KV Cache 三种架构、PagedAttention 源码级分析 Week 4-5 12-15h
Module 7 Scheduler、Continuous Batching、Token Budget Week 5 8-10h
Module 8 量化全解、FlashAttention、图优化、Profiling Week 6 10-12h
Module 9 ncnn/llama.cpp/vLLM 部署实战 + 对比 Week 7-8 15-20h

配套资源索引

系统架构笔记(高层概览)

原始资料(完整参考)

源码仓库(动手实战)

学习管理


三条学习路径

🟢 路径 A:快速入门 (2 周, ~30h)

Module 1 §1-3 (数学+激活) → Module 2 §4 (注意力)
→ Module 3 §3 (Transformer) → Module 5 §1-8 (推理流水线)
→ Module 6 §1-2 (KV Cache 基础)
目标: 能讲清楚 LLM 推理全链路

🟡 路径 B:系统学习 (6 周, ~90h)

Module 1 → 2 → 3 → 4 → 5 → 6 → 7 → 8
按照模块顺序完整推进,每个模块做输出
目标: 能面试 + 能写核心伪代码

🔴 路径 C:全栈深入 (8 周, ~160h)

全部 9 个模块 + Module 9 部署实战 + 性能对比实验
目标: 能部署 + 能选型 + 能调优

每模块的结构

每个模块目录包含:

module-XX-*/
├── README.md          ← 学习指南 (本文档)
├── 01-*.md            ← 子章节 (逐步深入)
├── 02-*.md
├── ...
└── exercises.md       ← 动手练习

每章统一使用以下标注:

标注 含义
📖 概念解释——必读
🔬 源码分析——对照代码阅读
💡 关键洞察——理解设计意图
⚠️ 常见误区——面试/实战易错点
🛠️ 动手练习——必须自己写/跑一遍

开始学习

Module 1: 基石算子——逐元素的世界


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