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在AI系統(tǒng)架構(gòu)中，通?？梢苑譃?strong>基礎(chǔ)設(shè)施層、模型層和應(yīng)用層。它們分別對(duì)應(yīng)不同的技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景，具體如下：
1. 基礎(chǔ)設(shè)施層（Infrastructure Layer）
這是AI系統(tǒng)的底層支持，主要涉及計(jì)算資源、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施。
關(guān)鍵組成
- 計(jì)算硬件
- GPU（如NVIDIA A100、H100）
- TPU（Google Tensor Processing Unit）
- NPU（如華為昇騰、寒武紀(jì)等）
- CPU（用于輕量級(jí)推理任務(wù)）
- 云計(jì)算平臺(tái)
- AWS (SageMaker、EC2、EKS)
- GCP (Vertex AI、TPU Cloud)
- Azure (AI Services、Kubernetes)
- 阿里云、華為云、百度云等
- 高性能存儲(chǔ)
- 分布式存儲(chǔ)（Ceph、HDFS）
- 向量數(shù)據(jù)庫(kù)（FAISS、Milvus、Weaviate）
- 數(shù)據(jù)湖（Delta Lake、Iceberg）
- 網(wǎng)絡(luò)
- 高速互連（RDMA、InfiniBand）
- 低延遲通信（gRPC、ZeroMQ）
2. 模型層（Model Layer）
模型層主要包含大模型、訓(xùn)練框架和推理優(yōu)化技術(shù)。
關(guān)鍵組成
- 深度學(xué)習(xí)框架
- TensorFlow、PyTorch、JAX、MindSpore
- 大語(yǔ)言模型（LLM）
- OpenAI GPT-4、Gemini、Claude
- LLaMA、Mistral、Baichuan、ChatGLM
- 多模態(tài)模型
- 圖像識(shí)別（DINOv2、Segment Anything）
- 語(yǔ)音識(shí)別（Whisper、VITS）
- 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs、Diffusion Models）
- 推理加速
- ONNX、TensorRT、DeepSpeed
- FlashAttention、LoRA、QLoRA
- 向量量化（FP16、INT8、BF16）
- AIGC
- 生成式AI（Stable Diffusion、ControlNet）
- 代碼生成（Code Llama、Codex）
3. 應(yīng)用層（Application Layer）
應(yīng)用層是面向用戶的產(chǎn)品和解決方案，通常涉及各個(gè)行業(yè)的AI落地。
關(guān)鍵應(yīng)用
- 智能助手
- ChatGPT、Copilot、Gemini
- AI搜索（Perplexity、Phind）
- 辦公自動(dòng)化
- 會(huì)議總結(jié)（Notion AI、語(yǔ)雀AI）
- 文檔生成（Word AI、WPS AI）
- 代碼輔助（GitHub Copilot、Cursor）
- 金融風(fēng)控
- AI量化交易、智能投顧
- 反欺詐檢測(cè)（信用評(píng)估、異常檢測(cè)）
- 醫(yī)療健康
- AI輔助診斷（BioGPT、Med-PaLM）
- 藥物研發(fā)（AlphaFold、Insilico）
- 智能營(yíng)銷
- A/B測(cè)試優(yōu)化
- AI廣告投放（千人千面）
- 多模態(tài)生成
- 文生圖（Stable Diffusion、DALL·E）
- 文生視頻（Runway Gen-2、Sora）
- AI配音（ElevenLabs、VITS）
總結(jié)
| 層級(jí) | 核心內(nèi)容 |
|---|---|
| 基礎(chǔ)設(shè)施層 | 硬件（GPU、TPU）、云平臺(tái)（AWS、GCP）、存儲(chǔ)（向量數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖） |
| 模型層 | 深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch、TensorFlow）、大模型（GPT、LLaMA）、推理優(yōu)化（ONNX、LoRA） |
| 應(yīng)用層 | 智能助手（Copilot）、AIGC（Stable Diffusion）、醫(yī)療AI（BioGPT） |