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大模型技术栈全景—从GPU集群到Agent的端到端架构.docx
资料介绍
大模型技术栈全景——从GPU集群到Agent的端到端架构
——2026年大模型全栈技术选型与架构设计指南
一、引言
2026年，大模型技术栈已从"前沿实验"演变为一门系统工程学科。模型能力本身的差距在缩小，真正的护城河是技术栈的工程化与系统级整合能力。从底层的GPU集群到顶层的Agent应用，每一层都有明确的选型策略和优化空间。本文以分层架构的视角，系统梳理大模型技术栈的完整图谱，为技术决策者提供可落地的选型参考。
二、分层架构总览
大模型技术栈分为四个核心层次：硬件层、训练层、推理层和应用层。每一层向下依赖、向上抽象，层与层之间通过标准化的接口和协议进行交互。
三、硬件层：一切的底座
3.1 GPU集群
2026年，主流训练卡进入单卡192GB+显存时代。真正的瓶颈不是单卡算力，而是NVLink/NVSwitch机内互联与跨机InfiniBand 400G/800G网络。通信带宽直接决定大规模训练的线性度。
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