AI 的历史与现状本文将介绍 AI 的由来、现状和趋势，让大家能够了解 AI 应用的由来与趋势，为后面理解 AI 系统的设计形成初步的基础。在后面文章介绍的人工智能系统（AI System）奠定基础，值得注意的是，这些系统设计原则大部分也适合于机器学习系统（ML System）。因为系统本身是随着上层应用的发展而不断演化的，从人工智能本身的发展脉络和趋势可以观察到：目前模型不断由小模型到大模型分布
大模型的到来，让越来越多的系统工程师，能够接触在之前难以想象的集群规模尺度上解决复杂的、最前沿的工程问题，且能产生巨大的经济成本和时间成本收益。不过，让人感慨的是随着 GPT 使用 Transformer 结构去规模化大模型后，随着集群规模的扩展，对于 AI 系统的要求越来越高，可是很多人没办法很好地区分 AI 系统与 AI Infra 之间的关系，因此本文除了重点介绍大模型遇到 AI 系统所带来
模型算法的开发者一般会通过使用 AI 框架提供 Python 等高级语言的 API，来编写对应的 AI 算法，而 AI 算法的底层系统问题被当前层抽象隐藏。到底在代码背后 AI 系统的每一层发生和执行了什么？有哪些有意思的系统设计问题？本文我们将从一个具体的 PyTorch 实现一个 LeNet5 神经网络模型作为实例开始，启发读者和后面 AI 系统的每一层和各篇文章构建起桥梁与联系。神经网络样例
AI 系统组成如图所示，大致可以将 AI 系统分为以下几个具体的方向：AI 训练与推理框架AI 框架不仅仅是指如 PyTorch 等训练框架，还包括推理框架。其负责提供用户前端的 AI 编程语言，接口和工具链。负责静态程序分析与计算图构建，编译优化等工作。AI 框架本身通过提供供用户编程的 API 获取用户表达的模型，数据读取等意图，在静态程序分析阶段完成尽可能的自动前向计算图构建，自动求导补全反
AI 系统全栈架构通过对 AI 的发展、以及模型算法、硬件与数据的趋势介绍，我们已经了解了 AI 系统的重要性。本文将介 AI 系统的设计目标、组成和生态，让读者形成 AI 系统的知识体系，为后续展开每篇文章的内容做好铺垫。AI 系统设计本身需要各个环节通盘考量，无论是系统性能，还是用户体验，亦或是稳定性等指标，甚至在开源如火如荼发展的今天，开源社区运营也成为 AI 系统推广本身不可忽视的环节。接
AI 起源于上世纪五十年代，经历了几次繁荣与低谷，直到 2016 年谷歌旗下的 DeepMind 发布 AlphaGo 程序赢得与世界围棋冠军的比赛，大众对 AI 的关注与热情被重新点燃。其实 AI 技术早在这个标志事件之前已经在工业界很多互联网公司中得到了广泛应用与部署。例如，搜索引擎服务中的排序、图片的检索、广告推荐等功能，背后都有 AI 模型的支撑。在媒体中经常看到词汇：人工智能、机器学习、
AI 基本理论奠定虽然 AI 在今年取得了举世瞩目的进展与突破，但是其当前基于的核心理论神经网络等，在这波浪潮开始前已经基本奠定，并经历了多次的起起伏伏。神经网络作为 AI 的前身，经历了以下的发展阶段：萌芽兴奋期（约 1950s）1943 年，神经科学家和控制论专家 Warren McCulloch 和逻辑学家 Walter Pitts 基于数学和阈值逻辑算法创造了一种神经网络计算模型。并发表文
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