领域 02
系统
集群、调度、Sandbox、网络、存储与平台工程把物理算力组织成可使用的计算环境。
当前阶段
AI 系统同时承载大规模训练、低延迟推理和不可信 Agent 工作负载，隔离与调度边界正在变得更重要。
核心概念
- 集群调度
- 分布式训练
- Sandbox
- 存储
- 网络
相关领域
1 篇已发布内容
它解决什么问题
系统领域负责创建、分配、隔离和观察训练、推理及 Agent 所需的运行环境。
技术栈位置
它位于硬件之上、模型与运行时之下，是各类 AI 工作负载共享的平台层。
与相邻领域的关系
算力提供资源，训练和推理消费资源，Agent 通过 Sandbox 与工具执行接口使用资源。
近期应关注什么
关注异构调度、故障恢复、隔离边界、弹性伸缩和资源成本归属。
近期变化
尚无相关记录。
专题长文
- 从模型到应用：理解今天的 AI 技术栈
用八个纵向领域和四个横向视角，把模型、系统、Agent 与应用放回同一张技术地图。
横向视角
安全
- 从模型到应用：理解今天的 AI 技术栈
用八个纵向领域和四个横向视角，把模型、系统、Agent 与应用放回同一张技术地图。
评测
- 从模型到应用：理解今天的 AI 技术栈
用八个纵向领域和四个横向视角，把模型、系统、Agent 与应用放回同一张技术地图。
治理与合规
- 从模型到应用：理解今天的 AI 技术栈
用八个纵向领域和四个横向视角，把模型、系统、Agent 与应用放回同一张技术地图。
可观测性与经济性
- 从模型到应用：理解今天的 AI 技术栈
用八个纵向领域和四个横向视角，把模型、系统、Agent 与应用放回同一张技术地图。