硬件架构
这是 AI Infra 教程的第一站。一切上层设计最终都落到一颗加速芯片的物理约束上：算力（每秒能做多少次运算）、显存容量（数据放得下吗）、显存带宽（数据多快能取到）。本章自底向上建立这三个概念，先看一颗芯片里有什么，再看数据在芯片内的存储金字塔。
本章节内容：
- 芯片架构：算力、显存与带宽——计算单元与执行模型、Hopper/Blackwell/达芬奇架构对比、Roofline 模型。
- 显存层次与存储——从寄存器到 NVMe 的金字塔，显存放不下怎么办。
读完本章，你应当能够对"一块卡够不够用、瓶颈在算力还是带宽"做数量级估算。多颗芯片如何协作，见分布式系统章；跑在芯片上的代码如何逼近硬件极限，见高性能计算章。