AI编译器优化、算子融合、推理加速与跨平台部署
AI编译器优化、算子融合、推理加速与跨平台部署
本课程路径为【AI编译器工程师】量身设计，聚焦工程系统与基础设施方向。 岗位描述：AI编译器优化、算子融合、推理加速与跨平台部署。 学习路径分3个阶段递进：基础筑基（33个知识点，涵盖编程语言与开发工具） → AI核心理论（52个知识点，涵盖深度学习） → 工程系统（115个知识点，涵盖AI工程化、AI硬件与算力、AI编译器与系统软件）。 参考薪资：25-50K。需要掌握27个工具。 建议按顺序学习，基础阶段（了解级）快速建立概念框架，核心阶段（理解级）深入掌握关键技术，实践阶段（熟练级）达到工程应用能力。
AI编译器是连接算法和硬件的关键层。TVM、XLA、Triton等编译优化技术直接决定了模型推理速度和成本。在大模型推理成本居高不下的当下，编译器优化能为企业节省数百万算力费用，这个岗位的价值被严重低估。
25-50K
数据来源于主流招聘平台 AI 岗位统计，一线城市 3-5 年经验参考。
完成全部 200 节课程并通过面试题测试，可获得 25200 成长积分，覆盖该岗位 27 个核心工具与全部技能要求。
面向GPU/NPU的高性能算子库开发，支持自动调优与 kernel 融合
将深度学习模型编译为跨平台可执行代码的编译器框架
高性能推理引擎开发，支持动态shape与量化推理
统一的AI模型跨硬件部署框架，适配GPU/CPU/NPU/边缘芯片
基于TVM/Triton的自动算子生成与调度优化工具