，主要为本科生高年级、硕博研究生、AI系统从业者设计。
，主要为本科生高年级、硕博研究生、AI系统从业者设计。
这个开源项目英文名字叫做 Deep Learning System 或者 AI System(AISys)，中文名字叫做 深度学习系统 或者 AI系统。
本开源项目主要是探讨和学习人工智能、深度学习的系统设计，而整个系统是围绕着 ZOMI 在工作当中所积累、梳理、构建 AI 系统全栈的内容。
课程主要包括以下五大模块：
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，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，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，大模型是全栈的性能优化，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，中间需要大量的集群并行、集群通信等算法在软硬件的支持。
