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。它們分別對應(yīng)不同的技術(shù)和應(yīng)用場景，具體如下：

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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、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（用于輕量級推理任務(wù)）
• 云計(jì)算平臺
  • 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
  • 分布式存儲（Ceph、HDFS）
  • 向量數(shù)據(jù)庫（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）

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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
• 大語言模型（LLM）
  • OpenAI GPT-4、Gemini、Claude
  • LLaMA、Mistral、Baichuan、ChatGLM
• 多模態(tài)模型
  • 圖像識別（DINOv2、Segment Anything）
  • 語音識別（Whisper、VITS）
  • 生成對抗網(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）

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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
  • 會議總結(jié)（Notion AI、語雀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（信用評估、異常檢測）
• 醫(yī)療健康
  • AI輔助診斷（BioGPT、Med-PaLM）
  • 藥物研發(fā)（AlphaFold、Insilico）
• 智能營銷
  • A/B測試優(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）

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總結(jié)

層級	核心內(nèi)容
基礎(chǔ)設(shè)施層	硬件（GPU、TPU）、云平臺（AWS、GCP）、存儲（向量數(shù)據(jù)庫、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）