为什么一次推理会慢，常常不是“模型不够快”，而是算力、显存、带宽和通信中的某一项先撞墙。 这本书让我更清楚地理解 AI Infra 不是参数调优的背景板，而是从硬件约束反推模型与系统设计。它把 KV 缓存、算子、超节点、网络、训练和调度串成一条量化链路，还附了可复算的计算工具与实验。

为什么同一模型换了硬件、上下文长度或并发，成本和延迟会差出数量级？ 这本开源书让我重新理解 AI Infra：不是背优化名词，而是从算力、显存、带宽和通信约束出发，逐项量化推导。KV Cache、算子、超节点到调度都有计算工具和实验；先算物理上限，再找系统损耗，很多“优化经验”终于有了判断坐标。