随着 8 月落下帷幕，暑假也接近尾声了。那么，各位船员们，又要开学了！

我们又要迎来新一波的 AI 进阶课程啦！！！

之前，我们在每周二晚上通过 AI 进阶指南（上）的课程了解了 AI 应用层的一些知识。相信大家也十分好奇，AI 应用之下是怎么样的一个运作规律，如今人们经常提到的“算力”又是如何支撑 AI 的呢。现在，是时候深入到它的心脏——算力调度层了。这不仅是 AI 技术的核心，更是驱动智能决策和快速响应的强大引擎。

我们将迎来 AI 进阶指南（下）的 9 节系列课程，从管理庞大的 GPU 集群开始，一步步深入到底层的存储和网络控制，全方位地展示算力调度的无限魅力。

面对庞大的算力集群，资源分配和算力调度的问题是否让你感到困惑？别担心，让我们像工程师一样深入探索 GPU 算力集群的复杂结构，就像研究一个精密的"变形金刚"。在这一过程，你将扮演侦探的角色，监控集群的一举一动，掌握实时动态，及时调整策略。同时，你还将化身财务专家，分析成本效益，制定计费策略，让经济效益最大化。此外，你将得到存储和网络专家的鼎力相助，他们将会优化整个集群的数据管理，加强 GPU 间的通信，让整个集群的“战斗力”飙升。

想要深入了解这些过程是如何通过技术手段实现的吗？敬请锁定我们的课程，我们将为你逐一揭晓！

就在 9 月 10 日，我们将开启 AI 进阶指南（下）的第一节课程——GPU 算力集群管理能力大揭秘。

• 当 GPU 算力集群越来越多的时候，你如何管理？如何实现高性能的 GPU 算力集群？
• 当训练任务中断，该怎么重启训练？数据是否一致？资源如何重新分配？
• 应当如何完善大规模集群的监控配套，能否追踪溯源？
• 大规模集群的稳定性和可靠性怎么保障？

这些在企业搭建或运营大规模算力集群中会遇到的问题，都会在我们的直播课上进行解答！

扫描下方二维码进群，可以获得 AI 进阶指南课程的第一手资料，还可以和各位讲师随时交流技术心得哦！

完整课表如下，快快关注你感兴趣的课题吧！