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AI Infra 大厂专题【左扬精讲】—— 大模型训练的时代背景与挑战 阅读前必读：本文数据使用与免责说明 本文涉及的行业数据（如 GPT-3 训练成本、DeepSeek 模型规模、国内芯片算力差距等）来源于 公开报告、行业分享、课程材料 等多渠道整理，仅用于说明大模型训练的时代背景与趋势脉络。 数 阅读全文
posted @ 2026-08-16 12:30
左扬
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AI Infra 大厂专题【左扬精讲】—— 2026 大厂 AI Infra 用户画像分析：从岗位分层、能力门槛到薪资天花板 阅读前必读：本文数据使用与免责说明 数据来源：本文薪资、岗位画像、面试考点等数据综合自 2026 年公开招聘 JD、行业调研、面经汇总，具体数字为中位数参考，不构成权威依据， 阅读全文
posted @ 2026-08-14 23:54
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eBPF 源码专题【左扬精讲】—— eBPF 概述：是什么、如何运行与发展历史 本文讨论 eBPF（extended Berkeley Packet Filter）的基本概念、发展脉络、应用场景和运行流程。 eBPFBPFLinuxXDP可观测性网络安全 一、eBPF 是什么 eBPF 是 Linu 阅读全文
posted @ 2026-08-11 22:02
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PyTorch 2.x 深度学习专题【左扬精讲】—— 张量并行：列并行与行并行的前向/反向传播、MHA 子层切分与通信开销最小化 本篇深入剖析大模型训练中最重要的层内并行技术—— 张量并行（Tensor Parallelism, TP）。 当模型的单层参数（Transformer 单一层内部全部可学 阅读全文
posted @ 2026-08-08 17:59
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PyTorch 2.x 深度学习专题【左扬精讲】—— PyTorch vs TensorFlow：面试复盘 前几天面试，面试官问了一道经典问题："PyTorch 和 TensorFlow 有什么区别？为什么 PyTorch 在学术界更流行？" 当时我虽然能答上来一些，但不够系统全面。回来之后花了点时 阅读全文
posted @ 2026-08-07 17:16
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PyTorch 2.x 深度学习专题【左扬精讲】—— 讲讲模型太大：超深、超宽与大数据量的显存挑战 本专题内容导航 训练深度学习模型时，"显存不够"是每个算法工程师都会遇到的典型问题。运行代码后屏幕弹出 CUDA out of memory 报错。 NVIDIA A100 单卡提供 80GB HBM 阅读全文
posted @ 2026-08-06 17:46
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InfiniBand 专题【左扬精讲】—— InfiniBand 上层：协议、传输与管理层 在上一单元中，我们深入探讨了InfiniBand网络层的传输机制与流量控制原理。 作为高性能互连网络的基石，InfiniBand不仅仅是一套物理和传输规范，更构建了完整的五层协议栈。本单元我们将视线从 "怎么 阅读全文
posted @ 2026-08-04 19:23
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InfiniBand 专题【左扬精讲】—— InfiniBand 网络层：GID 与子网路由 InfiniBand（简称 IB）网络层是 IB 架构中承上启下的关键层次，它使得跨子网通信成为可能。与传统以太网依赖 IP 地址进行三层路由类似，IB 网络层使用 GID（Global Identifie 阅读全文
posted @ 2026-08-04 18:33
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InfiniBand技术专题【左扬精讲】—— 链路层详解：从数据包到流量控制 InfiniBand（简称 IB）是一种为 HPC 和 AI 训练集群设计的高速互连网络，相比传统以太网，它能提供 微秒级甚至亚微秒级 的端到端延迟。 本篇深入探讨 InfiniBand 链路层的核心知识，包括数据包管理、 阅读全文
posted @ 2026-08-04 17:32
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InfiniBand 专题【左扬精讲】—— InfiniBand 物理层：五层架构与数据包结构入门 InfiniBand（简称 IB）是一种为 HPC 和 AI 训练集群设计的高速互连网络，相比传统以太网，它能提供 微秒级甚至亚微秒级 的端到端延迟。 本篇是 InfiniBand 架构的入门奠基篇， 阅读全文
posted @ 2026-08-04 16:05
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