趋近智
AI 平台规划与优化
章节 1: AI 计算基础设施入门
人工智能工作负载概览
CPU在AI系统中的作用
GPU 在加速人工智能中的作用
CPU与GPU架构在机器学习中的对比
TPU及其他ASIC简介
内存及其对大型模型的重要性
AI数据集存储方案
分布式系统的网络考量
动手实践：CPU 与 GPU 性能对比
章节 2: 设计本地AI基础设施
评估工作负载需求
AI服务器硬件的选择
GPU 互联技术
高速存储配置
数据与模型传输的网络配置
功耗与散热要求
构建裸机AI服务器
实践：创建硬件规格表
章节 3: 借助云平台实现人工智能
主要云提供商的人工智能服务概览
托管AI服务与IaaS的比较
为训练选择虚拟机实例
选择用于推理和服务的实例
用于数据集的对象存储服务
理解云网络和虚拟私有云（VPC）
云中的安全考量
动手实践：启动GPU云实例
章节 4: 机器学习的容器化与编排
Docker 在可复现环境中的使用介绍
构建包含机器学习库的Docker镜像
Kubernetes 管理机器学习工作负载简介
Kubernetes 组件：Pod、Service、Deployment
在Kubernetes集群中管理GPU资源
使用 Kubeflow 构建机器学习管道
动手实践：在 Kubernetes 上部署模型
章节 5: 性能优化策略
识别性能瓶颈
分布式训练技术
混合精度训练的应用
模型量化以实现高效推理
优化数据加载和预处理管道
剖析GPU和CPU使用情况
实操练习：应用混合精度训练
章节 6: 成本管理与优化
分析本地部署总拥有成本
了解云定价模式
降低云算力成本的策略
管理数据存储与传输成本
实施成本监控与预警
工作负载的适度基础设施配置
实践：计算和比较任务成本
动手实践：在 Kubernetes 上部署模型
这部分内容有帮助吗？
- Kubernetes Documentation, Kubernetes Authors, 2024 (Cloud Native Computing Foundation (CNCF)) - 理解Kubernetes概念、架构和使用的综合资源，与本节描述的部署步骤直接相关。
- Docker Documentation, Docker, Inc., 2024 (Docker, Inc.) - Docker容器化、使用Dockerfile构建镜像以及容器管理的重要指南，直接支持应用程序的初始打包。
- Kubernetes in Action, Second Edition, Marko Lukša, Kevin Conner, 2026 (Manning Publications) - 本书对Kubernetes进行全面介绍，详细涵盖Pod、部署和服务等核心概念，对编排原理提供更深入的理解。
- Practical MLOps: How to Take Your Machine Learning Models to Production, Noah Gift, Alfredo Deza, 2021 (O'Reilly Media) - 涵盖MLOps的完整生命周期，包括在Kubernetes等平台上部署模型的策略，帮助读者将本实践练习置于更广泛的生产化背景中。
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