训练营汇聚开源项目核心开发者、学术界权威专家及工业界资深工程师，组建专业导师团负责授课与项目指导。课程采用[线上直播授课+实时在线答疑+一对一项目实践辅导」的立体化教学模式，为学员打造充分学习、深度讨论与实战演练的优质平台。

活动全程免费参与，通过系统化视频课程、互动直播讲解、针对性习题训练及落地性项目实践，帮助学员在AI技术快速迭代的背景下，深度拆解大模型与智能系统的架构逻辑，精准掌握核心工程细节，近距离接触行业前沿技术。

此外，完成项目阶段的优秀学员将获得启元实验室实习机会及知名企业岗位内推资格，为职业发展赋能。

报名要求与方式

训练营面向全社会开放，欢迎所有对人工智能与大模型技术感兴趣者报名

■ 报名流程：在 InfiniTensor 开源社区网站中注册账号，填写完整个人信息并完成报名。

本训练营围绕人工智能系统设计与工程实践，构建了结构完整、层次清晰的课程体系。

整体课程按照技术栈纵向展开，系统性地划分为九个大方向，内容覆盖从底层并行编程、计算架构与软硬件协同技术，到上层的 AI 编译器、训练与推理框架等关键领域。

学员可以选择多个方向进行学习，但仅需完整完成任意一条符合要求的晋级路线，即可晋级。

九个方向亦可被归为六个模块：

■ 模块一

AI 编译器• AI 编译器概述• AI 编译器前后端优化• PyTorch 图优化实践• InfiniTensor 实践等

■ 模块二

大模型推理系统• AI 模型推理基础原理• 推理张量机制与算子实现• 大模型计算优化与分布式推理• 大模型推理多用户服务等

■ 模块三

并行计算与异构编程• CUDA 编程系列• Triton 编程系列• 九齿编程系列• OpenCL 编程系列• CPU 并行编程系列• 国产平台支持：天数与华为GPU平台开发与编程等

■ 模块四

大模型训练系统• 训练基础概念• 训练框架底层编程• 分布式训练策略介绍• 训练中的显存优化• 强化学习训练基本原理与实现等

■ 模块五

集合通信与并行优化• 通信基础概念• 硬件互联技术• 集群网络拓扑与架构• 分布式并行策略介绍• 通信算法优化等

■ 模块六

前沿技术专题• 大模型推理系统与多用户服务架构• 高性能算子开发与系统级性能优化实践• 大模型系统性能优化与工业部署• 前沿模型形态与架构

■ 报名阶段：2025/12/25 - 2026/01/04

通过先导课程内容完成自学，参与基础考试，考试通过者被视为晋级至授课阶段

■ 授课阶段：2026/01/05 – 2026/02/04

通过直播方式学习各方向课程并掌握必要的体系化知识，完成相关编程作业，晋级至项目阶段

作业提交截止日期为 2026/02/04。学员需在此日期前完成所涉及的作业，作为晋级依据

■ 作业评审阶段：2026/02/05 – 2026/02/09

各方向导师会根据作业情况确认晋级名单，确定后会邀请晋级学员进入各个方向的项目群

■ 项目阶段：2026/02/09 - 2026/03/16

学员根据要求进行选题并完成人工智能系统方面实践项目，可以是从零开始实现一个人工智能编译器，或为现有人工智能系统添加功能/优化性能等任务

■ 项目评审阶段：2026/03/17 – 2026/03/27

各方向导师会完成项目的评审，选出晋级和优秀学员

■ 课程安排

详情可见“专业阶段”页面和训练营指南

训练营指南

2025冬季InfiniTensor大模型与人工智能系统训练营指南 中包含本次训练营所需的所有信息以及 FAQ。同时，该指南也会及时和持续更新。因此强烈推荐大家持续关注指南。