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本课程属于：012-GPU算力集群架构与运维 AI与大模型 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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AI算力集群硬件选型与配置指南

共计 30 章节
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01
课程导入
AI算力集群的定义 · 发展背景 · 应用场景及课程学习目标
课程导入AI
02
AI计算基础
深度学习计算特性 · 算力需求分析 · 硬件加速原理
AI计算基础
03
CPU选型
主流CPU架构 · 核心参数（核心数 · 主频
CPU选型
04
GPU选型
NVIDIA/AMD/国产GPU对比 · 显存容量与带宽 · Tensor Core/流处理器
GPU选型
05
其他加速器
TPU · FPGA · ASIC等加速器原理
其他加速器TPU
06
内存与存储
内存类型（DDR4/DDR5/HBM… · 容量与带宽需求 · 存储架构（本地盘/网络存储）
内存存储
07
网络互连
集群内网络拓扑（星型/叶脊） · 高速网络（InfiniBand/以太… · 网卡与交换机选型
网络互连集群内网络拓扑
08
服务器硬件
GPU服务器形态（风冷/液冷） · PCIe通道 · 电源与散热设计
服务器硬件GPU
09
集群规模设计
单机多卡 · 多机多卡集群的规模估算 · 性能扩展性分析
集群规模设计单机多卡
10
硬件兼容性
CPU-GPU-主板-操作系统-驱动… · PCIe版本与带宽匹配
硬件兼容性CPU-GPU
11
集群管理硬件
管理网络 · 监控硬件（IPMI/BMC） · 远程管理接口
集群管理硬件管理网络
12
机架与机房
机架规格 · 供电（功率/冗余） · 制冷（风冷/液冷）需求
机架机房
13
硬件成本分析
采购成本 · 功耗成本 · 维护成本
硬件成本分析采购成本
14
主流硬件厂商与产品
NVIDIA DGX · 浪潮 · 华为Atlas等整机方案对比
主流硬件厂商产品
15
案例实战
构建8卡GPU训练集群的硬件选型清单
案例实战GPU
16
案例实战
构建大规模推理集群的硬件配置方案
案例实战构建大规模推理集…
17
性能测试与基准
常用基准测试工具（MLPerf · HPL） · 性能指标（FLOPS
性能测试基准
18
硬件调优
BIOS设置 · 固件更新 · 驱动优化
硬件调优BIOS
19
故障排查
常见硬件故障（GPU掉卡 · 内存错误 · 网络丢包）诊断与处理
故障排查GPU
20
集群监控
硬件监控指标（温度 · 功耗 · 利用率）
集群监控硬件监控指标
21
扩展性设计
集群横向扩展（增加节点）与纵向扩展（…
扩展性设计集群横向扩展
22
异构计算
CPU+GPU+NPU混合架构的协同…
异构计算CPU+GPU+NPU
23
云与本地集群对比
云上GPU实例与自建集群的硬件选型差…
本地集群对比GPU
24
绿色计算
能效比优化 · 液冷技术 · 可再生能源利用
绿色计算能效比优化
25
安全与合规
硬件安全（固件安全 · 物理安全） · 数据安全（加密存储）
安全合规
26
未来趋势
下一代硬件（H100/B200 · 量子计算） · 光互连
未来趋势H100/B200
27
综合实战
从需求分析到硬件选型 · 部署 · 测试的完整项目流程
综合实战从需求分析到硬件…
28
常见问题解答
硬件选型中的常见误区 · 兼容性问题 · 性能瓶颈
常见问题解答硬件选型
29
课程总结
核心知识点回顾 · 选型决策框架 · 学习路径建议
课程总结核心知识点回顾
30
结业项目
设计一套满足特定AI应用（如大模型训…
结业项目AI