标签：ai

2026-04-11andy阅读(57)评论(0)

如何利用TVM的BYOC功能加速AI模型在专用芯片上的部署 随着AI算力需求的激增，NPU、TPU等专用人工智能芯片（DSA）层出不穷。然而，如何让这些芯片快速适配种类繁多的模型框架（如PyTorch、TensorFlow）成了最大的痛点。...

2026-04-10andy阅读(53)评论(0)

如何利用Policy as Code构建具备技术硬约束的AI治理办公室 在企业AI落地的过程中，单纯依靠文档和委员会组成的“AI治理办公室”（AIGO）往往会沦为“纸老虎”。真正的AI治理必须深度嵌入到AI基础设施（AI Infra）中，将...

2026-04-08andy阅读(66)评论(0)

如何建立AI模型的自动化伦理审查与内容安全过滤SOP？ 在生成式AI（AIGC）大规模落地的今天，AI伦理不再是一个空洞的口号，而是关系到企业合规、品牌声誉乃至法律安全的核心基石。一个完善的AI伦理审查标准操作程序（SOP）能够将抽象的伦理...

2026-04-08andy阅读(63)评论(0)

如何快速缓解AI推理服务中的模型反序列化与Prompt注入安全漏洞 在AI基础设施的生产环境中，安全漏洞往往出现在模型加载（反序列化）与用户交互（Prompt 注入）两个核心环节。作为AI Infra工程师，我们需要在不影响业务迭代的前提下...

2026-04-07andy阅读(89)评论(0)

如何通过FSDP与异步分布式快照应对万卡集群的扩展性挑战 随着大模型参数量向万亿级迈进，AI Infra 的重心已从单机性能优化转向\”万卡集群\”的系统级工程。在万卡规模下，AI 基础设施面临两个致命挑战：节点平均...

2026-04-06andy阅读(67)评论(0)

随着全球AI安全立法（如欧盟《AI法案》）的落地，软件开发流程正从“快鱼吃慢鱼”转向“安全即设计”（Safety by Design）。在AI基础设施层面，这意味着工程师的职责从单纯的性能优化，扩展到了模型脆弱性评估和实时合规监控。本文将重...

2026-04-05andy阅读(71)评论(0)

引言 在现代 AI 基础设施中，随着模型参数量的剧增和分布式部署的普及，底层硬件（如 GPU、RDMA 网络）的稳定性变得至关重要。然而，驱动崩溃、ECC 内存错误或网络抖动在生产环境中屡见不鲜。混沌工程（Chaos Engineering...

2026-04-03andy阅读(81)评论(0)

如何利用 TVM 编译器实现异构硬件上的模型部署与性能调优 在 AI 基础设施领域，将训练好的模型高效部署到多样化的硬件（如 CPU、GPU、DSP、NPU）是核心挑战。Apache TVM 作为一个开源的端到端深度学习编译器，通过其多层 ...

2026-04-03andy阅读(68)评论(0)

背景 在生产环境下部署 AI 模型（如大语言模型或图像识别服务）时，AI 基础设施面临两个核心挑战：首先是安全性，推理接口往往涉及敏感数据和核心资产，必须确保通信加密和身份校验；其次是可用性，由于 GPU 资源昂贵且推理过程耗时较长，突发流...

2026-04-02andy阅读(78)评论(0)

为什么选择这门课？ 如果你想成为一名AI架构师（AI Infra Engineer），而非仅仅是模型调用者，那么由CMU教授、XGBoost作者陈天奇与Zico Kolter共同主讲的《Deep Learning Systems》（DLSy...