本文专为2026年想入局大模型领域的小白、转行程序员，以及想进阶Infra岗位的从业者整理，汇总了当前主流大厂Infra岗位招聘高频技术栈，覆盖编程基础、Transformer核心算法、分布式训练、推理优化、系统底层等核心模块，补充2026年行业新增技术点，同时配套全套免费学习资源，助你快速搭建知识体系，避开学习弯路，高效掌握大模型核心技术，轻松对接企业招聘需求。

近期我整理了多家大厂Infra岗位的招聘需求，提炼出这套通用且高频的技术栈，后续内容也会围绕这套学习路径持续更新、补充。欢迎大家在评论区或私信留言，补充遗漏的技术点、岗位招聘信息，一起交流进步！

基础能力

1. 编程和基础框架

   Python、PyTorch Internal：Autograd, dispatcher, 张量生命周期，CUDA stream，编译/执行路径，计算图

   C++/CUDA Kernel：算子实现、内存访问、并行划分、Kernel lanuch开销

   Tranformer / Attention 算法：

   MHA / GQA / MQA

   Softmax 数值稳定性

   RoPE/ALiBi/xPos 位置编码和长上下文外推

2. 算法题

   链表 / 树遍历 / LRU / LFU / 动态管理

   并行处理：线程 / 进程/ 锁 / 无锁队列

   Beam Search / Top-K Sampling

训练方向 Training Infra

1. 分布式训练并行策略

• 数据并行 Data Parallel：DDP、ZeroRedundancyOptimizer（ZeRO）
• 参数/状态分片： FSDP、DeepSpeed ZeRO-1/2/3、Offload（CPU/NVMe）
• 模型并行Model Parallel：TP、PP、3D Parallelism（DP+TP+PP）、Megatron（Megatron-Core + Megatron-LM）
• MoE专项并行：EP、ETP、EDP、MoE路由/负载均衡/All-to-All通信优化

2. 训练数值和内存优化

• AMP / BF16
• Gradient Checkpoint
• Offload
• FlashAttention
• 长序列优化：Ring Attention、Sequence Parallel、LASP

3. 优化器 Optimizer

• Muon、MuonClip （+ QK-Clip稳定性）：较为前沿

推理方向Inference / Serving

1. 解码和缓存

• KV Cache
• PagedAttention
• Ring Attention
• 连续批处理 Continuous Batching：
• Radix Tree / KV Cache管理
• Speculative Decoding 投机解码 / 投机采样

2. 量化和部署优化

• INT8 / FP8 / AWQ / GPTQ

3. Serving引擎和Runtime

• vLLM & SGLang：LLM serving 引擎（连续批处理、PagedAttention、量化、spec decode）
• Triton Inference Server：通用推理服务框架（动态批处理、多模型并发、调度）
• TensorRT-LLM：偏 NVIDIA 栈的高性能 LLM 推理优化（KV cache 系统、kernel/graph 优化）

4. 高性能推理Kernel

• 分块 Tiling
• 内外层计算拆分
• HBM带宽 vs Tensor Core利用
• MFU指标

主要围绕上述提到的Lighting/Lighting Attention

系统底层

1. 高性能网络和通信

• RDMA
• InfiniBand
• NCCL调优
• MoE All-to-All通信优化 2. GPUi集群调度
• GPU集群调度：调度需要考虑网络拓扑 + NUMA + 存储亲和性
• 多用户资源隔离：Docker + K8s
• 队列调度 / 抢占 / 优先级
• SLA / 高可用 / 故障诊断

3. 存储和存储点

• Checkpoint存储： 异步、增量
• 高性能存储（IO存储瓶颈）：对象存储 / 并行文件系统
• 数据Pipeline：恢复策略

4. 多模态和Agent- Agent Runtime / 多模态 Infra - Agent 高并发 - 多模态Token处理 - Agentic优化

系统性能分析

1. 工具栈

• Nsight System：系统层面分析，CPU+GPU+线程 +通信+NVTX Nvidia Tools Extension（提供 标记或区间的作用）
• Nsight Compute：更为精细在算子层面，我们可以返回某些感兴趣的算子来进行分析
• PyTorch Profiler：Pytorch profiler是一个用于分析训练的一体化工具

当然具体的分析工具并不单单只有这些，GPU Profile作为一个更加复杂的工程领域，我们这里只罗列出几个比较常用的工具，当然像是eGPU，CUPTI，Neutrino这些比较前沿的工作都是有更佳完善的分析流程，后面我们可以单独摘出来讲一讲（挖坑）。

2. Workflow

那么这里提一个比较入门泛泛的分析流程：

系统分析 → Kernel分析 → 框架分析

Nsight System → Nsight Compute → PyTorch Profiler

分析从系统层逐渐深入到算子和框架，那么这些不过多展开在这里（继续挖坑）。

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】