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在为期一个月的沐曦企业学校“交流月”专项课程中，我系统学习了从GPU硬件架构设计到大规模生成式智算模型部署的全栈技术体系。课程以“算力为基、算法为魂、生态为脉”为主线，不仅深化了我对异构计算与大模型协同优化的理解，更揭示了国产高性能GPU在智算产业落地的技术突破路径。通过此次学习，我认识到大模型与GPU的深度融合已从单纯的技术耦合升维为智能计算生态的核心竞争力。
在硬件层，课程深入剖析了沐曦自研GPU的架构创新。曦思（MXC）系列GPU通过可扩展并行计算单元、定制化Tensor Core设计及高速片上互联网络，显著优化了Transformer类模型的矩阵运算效率。特别在视频生成等时序密集型任务中，其动态功耗管理技术可提升高达40%的能效比，解决了传统架构在长序列处理中的显存墙问题。结合仿真平台的多阶段验证流程（如动力学引擎与渲染引擎协同优化），我理解了国产GPU如何通过硬件-软件协同设计，在LLM训练、扩散模型推理等场景实现性能反超。
在软件栈层面，课程聚焦于大模型工业化部署的关键技术。通过实操RAG（检索增强生成）系统的构建，我验证了向量数据库与Embedding模型在解决知识时效性、生成幻觉等问题上的有效性；而基于MCP（Model Context Protocol）协议的多工具Agent开发实验，则让我体验到标准化工具链对复杂智算工作流编排的革命性提升。更值得关注的是，沐曦智算 Infrastructure提供的分层算力解决方案（GPU基座→集群→云服务），通过资源解耦与弹性调度，将百亿参数模型的推理成本降低至传统方案的1/3。
在开发生态维度，课程展现了完整的国产化技术闭环。从DeepSeek-V3在Gitee 智算平台的模型即服务（MaaS）部署，到利用Scaling Law指导模型-数据协同扩展的实践，印证了“软件定义算力”的产业趋势。尤其沐曦提出的“Br智算n/Controller”架构理念，将LLM作为智能中枢调度内存、规划器等组件，为构建企业级智算 Agent提供了可落地的框架参考，这种系统级思维远超单一技术点的创新。
此次学习彻底重塑了我对智算算力基建的认知：国产GPU已从“可用”迈入“好用”阶段，其与大模型的深度协同正在催生技术范式变革。未来我将把课程中习得的硬件感知优化、多阶段训练策略、Agent框架设计等核心方法论，应用于实际业务场景的效能提升，助力企业把握智能计算时代的战略主动权。