一个介绍深度学习系统核心原理的项目。它深入探讨了深度学习系统的基本原理和核心概念，为对深度学习感兴趣的人提供了宝贵的学习资源。
[使用文档]:https://github.com/chenzomi12/DeepLearningSystem
[视频介绍]:https://space.bilibili.com/517221395
视频系列课程设计AI方方面面: 从AI基础知识技能 -> AI芯片发展 -> AI编辑器原理 -> AI推理引擎 -> AI核心架构 -> 大模型 -> 热点技术剖析 ,绝对干货满满 值得学习!!
2.项目流行趋势项目地址：https://github.com/chenzomi12/DeepLearningSystemGithub趋势榜：入选2024-02-22日榜,日增⭐40 stars today入选2024-02-23日榜,日增⭐20 stars today入选2024-02-24日榜,日增⭐20 stars today入选2024-02-27周榜,周增⭐209 stars this week入选2023-12-13月榜,月增⭐1,701 stars this month开源时间：2022-09-22最后更新：2024-02-27主要语言：Jupyter Notebook项目分类：[学习社区] [AI]项目标签：[机器学习] [计算机科学] [机器学习]Star历史曲线：3.项目推荐AI 深度学习系统:
课程主要包括以下六大模块：涉及图片均来自项目源码里ppt,更多干货可以去深度了解.
第一部分，AI基础知识和AI系统的全栈概述的AI系统概述，以及深度学习系统的系统性设计和方法论，主要是整体了解AI训练和推理全栈的体系结构内容。
第二部分，硬核篇介绍AI芯片概况，这里就很硬核了，从芯片基础到AI芯片的范围都会涉及，芯片设计需要考虑上面AI框架的前端、后端编译，而不是停留在天天喊着吊打英伟达，被现实打趴。
第三部分，进阶篇介绍AI编译器原理，将站在系统设计的角度，思考在设计现代机器学习系统中需要考虑的编译器问题，特别是中间表达乃至后端优化。
第四部分，实际应用推理系统与引擎，讲了太多原理身体太虚容易消化不良，还是得回归到业务本质，让行业、企业能够真正应用起来，而推理系统涉及一些核心算法和注意的事情也分享下。
第五部分，介绍AI框架核心技术，首先介绍任何一个AI框架都离不开的自动微分，通过自动微分功能后就会产生表示神经网络的图和算子，然后介绍AI框架前端的优化，还有最近很火的大模型分布式训练在AI框架中的关键技术。
第六部分，汇总篇介绍大模型与AI系统，大模型是基于AI集群的全栈软硬件性能优化，通过最小的每一块AI芯片组成的AI集群，编译器使能到上层的AI框架，训练过程需要分布式并行、集群通信等算法支持，而且在大模型领域最近持续演进如智能体等新技术。
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