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AI Infra 领域的资源合集与 Awesome Lists

资源	类型	简介	资料
ai-inference-resources	资源合集	面向 AI 推理系统工程师的精选资源合集，涵盖 LLM Serving、GPU Kernel 编程、Attention 机制、量化、分布式推理和生产部署。
LeetCUDA	资源合集	面向初学者的现代 CUDA 学习笔记，包含 PyTorch、200 多个 CUDA 内核、Tensor Core、HGEMM 和 FA-2 MMA。
Awesome-LM-Architecture	资源合集	按“核心组件、模型架构、扩展与预训练、模型技术报告”自底向上整理语言模型架构，涵盖位置编码、归一化、Attention、线性模型、Test-Time Learning、MoE 和 Scaling Laws 等主题。