如果你的关注点不止于模型和算法，还想理解大模型训练背后“算力为何昂贵、集群如何稳定运行”，这门课将带你走进AI集群的L0基础建设。课程从服务器节点讲起，逐步延伸到GPU/NPU服务器、风冷与液冷、三类机柜形态，以及机房供配电与冗余架构，帮助你建立“芯片—节点—机柜—超节点—集群—机房”的全栈认知。 适合AI算法工程师、Infra/运维工程师、数据中心与硬件规划人员，以及想补足算力基础设施知识的从业者。学完后，你将能识别通用服务器与AI服务器的结构差异，理解PUE、结温、风冷优化、冷板/浸没液冷的关键挑战，掌握机柜液冷组件和供电链路，并能初步估算集群电力容量、区分UPS、HVDC、巴拿马电源及2N/DR/RR冗余方案。它不仅讲“有什么”，更帮你理解AI集群性能、成本与可靠性的底层逻辑。