云原生 AI 基础设施:原理与实践

从 Linux 容器到推理服务平台 — 8 次课,一条完整的技术链路

一个请求穿越 7 层
M7
AI 网关
认证 · 限流
Cache-Aware LB
路由决策
选择模型副本
M4
K8s 调度
Filter → Score
→ Bind
调度到节点
分配 GPU 设备
M5
vLLM 推理
PagedAttention
Block Table
每个 Token
触发 Attention Kernel
M6
KV Cache
FP8 · Prefix
Offloading
Kernel 下发
cuLaunchKernel 等 CUDA API
M3
GPU 虚拟化
LD_PRELOAD
CUDA API 拦截
拦截后放行
到真实 CUDA Driver
M2
CUDA
SM Tensor Core
HBM 3.35 TB/s
指令执行在
GPU 硬件上
M1
Linux 容器
Namespace
CTK 设备注入
8 个模块 · 点击联动
Module 1 · 90min
Linux 基础与容器技术入门
怎么把应用和 GPU 驱动打包在一起?Namespace · Cgroup · OverlayFS
Bash ×4 无 GPU
Module 2 · 90min
GPU 硬件架构与 CUDA 编程入门
GPU 为什么比 CPU 快 100 倍?CUDA 线程 → Shared Memory Tiling
CUDA C ×4 需要 GPU
Module 2b · ~18min
GPU 内存管理 (高级)
Pinned 55 GB/s vs Pageable 21 GB/s — 2.7× 的 DMA 带宽差距
Python + CUDA C 需要 GPU
Module 3 · 90min
GPU 虚拟化与容器化实践
一张 A100 怎么分给 10 个人?60 行 C 代码演示 HAMi LD_PRELOAD 原理
C ×2 无 GPU
Module 4 · 120min
Kubernetes 入门与 GPU 工作负载调度
100 台 GPU 服务器怎么管?kubectl apply 背后 7 步全链路
YAML ×3 GPU 推荐
Module 5 · 120min
大模型推理框架入门:以 vLLM 为例
为什么推理要分 Prefill 和 Decode 两阶段?nano-vllm 源码走读 Scheduler + PagedAttention
nano-vllm 需要 GPU
Module 6 · 90min
大模型推理加速实践:KV Cache 原理与优化
显存不够怎么办?量化 · Offloading · GQA/MLA · Prefix Caching
Python ×2 GPU 推荐
Module 7 · 90min
从推理引擎到服务平台
1000 用户 · 10 模型 · SLA 99.9% — DeepSeek V3 EP=32 部署案例
Flask 网关 无 GPU
Module 8 · 90min
课程总结与 AI Infra 前沿展望
7 模块串联 + Agent Infra + 大作业三选一 (骨架代码 90+ TODOs)
骨架代码 无 GPU