文章目录

• GPU 运维（AI Infra / 算力运维）能力图谱与学习路线 · 面向 2027 求职
• • 一、先看清岗位：三档分层，别一锅端
  • 二、七层技能栈逐层拆解
  • • L7 硬件与机房基础设施
    • L6 驱动与 CUDA 软件栈（最容易翻车的一层）
    • L5 容器与资源隔离
    • L4 训练与推理服务运维（2027 年最吃香的一层）
    • L3 分布式通信与网络（技术含量最高，最能拉开身位）
    • L2 监控与可观测
    • L1 AI 平台与工程化（C 档门槛）
    • 贯穿项：国产化替代（2027 年必须会，不是加分项）
  • 三、学习路线（按你现有基础定制）
  • • 阶段一：单机打通 + 建立"版本矩阵"认知（约 1 个月）
    • 阶段二：容器化 + 多节点组网（约 2 个月）
    • 阶段三：业务侧 + 性能调优（约 3 个月）
    • 阶段四：国产化 + 平台化（长期，求职前至少入门）
  • 四、面试高频考点速查（按档位）
  • • A 档（基础，务必全对）
    • B 档（核心战场）
    • C 档（拉身位）
  • 五、认证建议（性价比排序）
  • 六、你的差异化打法
  • 七、速查：一页纸关键命令
  • 八、参考资料