系统架构

一份AI机器学习平台研发的深度总结，系统性地梳理和对比GPU集群在模型训练和模型推理这两个核心阶段所扮演的截然不同的角色、挑战及性能优化策略。

以信用卡交易数据为例，深度解析面向在线交易处理（OLTP）的规范化模型与面向在线分析处理（OLAP）的星型模型的构建思想、结构差异与各自的优缺点。

系统性地解析PyTorch作为核心框架，如何与算子优化、算法优化、框架优化以及GPU集群这四大AI工程技术栈进行分层协作，共同构建和加速现代大规模AI模型。

深度解析vLLM如何通过其两大核心创新PagedAttention和Continuous Batching，从根本上解决KV Cache的内存瓶颈，革命性地提升大语言模型推理的吞吐量和效率。