如何成为AI Infra工程师
我给你一个现实路线（贴合你背景）
这是为你定制的，不是通用模板：
阶段1（0–3个月）
目标：进入AI系统工程层
学习
• PyTorch运行机制
• vLLM / TensorRT-LLM
• 推理服务架构
• GPU memory模型
实战
• 本地部署LLM推理
• 构建高并发推理API
• 流式输出服务
你很快能上手
阶段2（3–6个月）
目标：触碰Infra边界
• CUDA基础
• kernel理解
• KV cache优化
• profiling
阶段3（6–12个月）
目标：进入市场稀缺区
• GPU调度
• 推理性能优化
• 多卡并行
• 模型服务系统设计
先详细介绍下阶段1