文章目录GPU 运维（AI Infra / 算力运维）能力图谱与学习路线 · 面向 2027 求职一、先看清岗位：三档分层，别一锅端二、七层技能栈逐层拆解L7 硬件与机房基础设施L6 驱动与 CUDA 软件栈（最容易翻车的一层）L5 容器与资源隔离L4 训练与推理服务运维（2027 年最吃香的一层）L3 分布式通信与网络（技术含量最高，最能拉开身位）L2 监控与可观测L1 AI 平台与工程化（C 档门槛）贯穿项：国产化替代（2027 年必须会，不是加分项）三、学习路线（按你现有基础定制）阶段一：单机打通 + 建立"版本矩阵"认知（约 1 个月）阶段二：容器化 + 多节点组网（约 2 个月）阶段三：业务侧 + 性能调优（约 3 个月）阶段四：国产化 + 平台化（长期，求职前至少入门）四、面试高频考点速查（按档位）A 档（基础，务必全对）B 档（核心战场）C 档（拉身位）五、认证建议（性价比排序）六、你的差异化打法七、速查：一页纸关键命令八、参考资料GPU 运维（AI Infra / 算力运维）能力图谱与学习路线 · 面向 2027 求职编写时间：2026-09-28适用对象：有 Linux / 云平台 / 存储运维底子，想转入 GPU 算力方向的运维工程师资料来源：2026 年主流招聘平台在售岗位 JD（成都/深圳/济南/广州/乌兰察布等）+ NVIDIA 官方文档 + 行业公开文章说明：本文是能力清单，不是教程。每条都给出「要会什么 → 拿什么命令/动作验证 → 面试会怎么问」。一、先看清岗位：三档分层，别一锅端GPU 运维不是一个岗位，是三个薪资带完全不同的岗位。找工作时先确认自己投的是哪一档。档位岗位名核心工作硬门槛大致薪资带（2026 市场口径）A 档GPU 服务器运维 / 机房运维上下架、拆装换卡、驱动安装、巡检、7×24 值班硬件