打造您的人工智能基础架构团队：英伟达 2025 年认证路线图
全球人工智能基础架构人才短缺，导致经验丰富的专业人员的薪酬往往超过 30 万美元，而关键的人工智能项目却人手不足。试图建立人工智能能力的企业发现，找到既懂 InfiniBand 网络又懂 CUDA 优化的工程师极具挑战性。解决方案需要通过结构化的认证途径、战略性招聘和持续的技能提升来建立系统化的团队，从而将通才转变为 GPU 基础架构方面的专家。
传统 IT 与 GPU 基础设施之间的知识差距带来了巨大的挑战。管理思科路由器的网络工程师通常需要 6-12 个月的时间才能熟练掌握 InfiniBand RDMA。熟悉 SAN 阵列的存储管理员也需要类似的时间才能掌握并行文件系统和 GPU 直接存储。配置液体冷却、优化 NCCL 集合和排除 MIG 分区故障的人员代表了三个不同的专业领域，而这些领域传统上需要不同的专家。
人工智能基础设施的技能等级
现代 GPU 基础设施要求具备五个不同的能力级别：
第 1 级 - 基础（0-6 个月）：基础 Linux 管理、网络基础和硬件概念。工程师了解 GPU 架构基础、电源和冷却要求以及简单的 CUDA 操作。入门级认证包括 CompTIA Linux+ 和英伟达 "深度学习基础 "课程。典型薪资范围：75,000-95,000 美元。
第 2 级 - 运行（6-12 个月）：GPU 驱动程序管理、基本集群操作和监控设置。工程师部署单节点系统、配置 CUDA 环境并执行日常维护。所需认证包括英伟达™（NVIDIA®）"人工智能基础架构与运营 "认证协理（NCA-AIIO）。
第 3 级--专业人员（1-2 年）：多 GPU 配置、InfiniBand 设置和分布式培训基础知识。工程师会设计小型集群、优化工作负载放置并排除性能问题。目标认证包括英伟达™（NVIDIA®）"人工智能基础架构 "认证专业人员（NCP-AII）和英伟达™（NVIDIA®）网络认证。
第 4 级--专家（2-4 年）：大规模集群设计、高级优化和复杂故障排除。工程师负责架构 1000+ GPU 部署、实施定制冷却解决方案并开发自动化框架。高级认证包括针对特定供应商的专家证书。典型薪资范围：17.5-25 万美元。
5 级 - 架构师（4 年以上）：战略基础设施设计、多云协调和创新领导力。架构师确定技术路线图、评估新兴技术并指导组织的人工智能战略。没有特定的认证；通过专利、出版物和成功部署来展示专业知识。典型薪资范围：25-40 万美元。
英伟达 2025 年认证途径
英伟达™（NVIDIA®）认证计划通过多种途径应对基础架构人才危机：³
基础设施轨道：
基础课程（3 个月）：
深度学习基础（8 小时）
人工智能基础设施介绍（16 小时）
GPU 架构基础（24 小时）
考试英伟达™（NVIDIA®）认证协理 (NCA-AIIO)
专业路径（6 个月）：
多 GPU 编程（40 小时）
面向人工智能的 InfiniBand 网络（32 小时）
人工智能存储系统（24 小时）
组群管理（40 小时）
考试英伟达™（NVIDIA®）认证专家（NCP-AII
关键认证详细信息：
英伟达™（NVIDIA®）人工智能基础架构与运营认证专家（NCA-AIIO）：该入门级证书可验证与基础架构和运营相关的人工智能计算基础概念。考试为在线远程监考，包含 50 道题，考试时限为 60 分钟。有效期为 2 年。
英伟达™（NVIDIA®）人工智能基础架构认证专家（NCP-AII）：专业级评估，用于验证部署、管理和维护人工智能基础架构的能力。要求具备协理认证和记录在案的经验。有效期两年。
英伟达认证专家 - AI 运营（NCP-AIO）：专注于监控、故障排除和优化人工智能基础架构运营。
不同规模的团队组成
小型团队（10-100 个 GPU）：
1 基础设施领导（4 级）
2 名业务工程师（2-3 级）
1 网络专家（3 级）
总费用：每年 450,000-550,000 美元
所需证书
领导：英伟达专业人员 + 供应商认证
业务英伟达准会员最低要求
网络英伟达网络认证
中型团队（100-1,000 个 GPU）：
1 基础设施架构师（5 级）
2 名高级工程师（4 级）
4 业务工程师（2-3 级）
2 名网络专家（3-4 级）
1 存储专家（3 级）
总费用：每年 120-160 万美元
其他认证：
用于容器协调的 Kubernetes CKA
红帽系统管理认证工程师
虚拟化 VMware VCP-DCV
大型团队（1,000 多个 GPU）：
2 基础设施架构师（5 级）
4 高级工程师（4 级）
8 名业务工程师（2-3 级）
3 网络专家（3-4 级）
2 名存储专家（3-4 级）
2 名绩效工程师（4 级）
1 个安保专家（4 级）
总费用：每年 350-450 万美元
专业认证：
AWS/Azure/GCP 云架构师认证
安全方面的 CISSP 或 CCSP
六西格玛优化流程
Introl 帮助企业建立和认证人工智能基础架构团队，覆盖我们的 全球覆盖区域在我们的全球覆盖范围内，有550名工程师保持着当前的英伟达（NVIDIA）认证。我们的培训计划通过GPU生产部署的实践经验加快了认证时间。
加速培训战略
训练营沉浸式课程：为期 2-4 周的强化课程，涵盖整个认证轨道。学员在专家指导下在真实集群中工作--典型投资：每位学员 15,000 美元至 25,000 美元，包括设备使用费。
学徒模式：初级工程师在完成在线课程的同时，跟随资深专家学习 3-6 个月。实践经验大大加快了学习曲线。成本：主要是高级工程师的时间（生产率降低约 20%）。
供应商合作伙伴关系：英伟达™（NVIDIA®）、AMD 和英特尔™（Intel®）为主要客户提供补贴培训。计划包括现场指导、实验室访问和认证券。典型折扣：10 人或以上的团体可享受标准价格的 50-70% 优惠。
内部认证轨道：组织创建定制的认证计划，将供应商的内容与专有程序相结合，有助于保留机构知识和规范实践。
真实世界团队建设范例
金融服务公司 - 快速扩大规模
起始职位：5 名传统 IT 工程师，零 GPU 经验。目标： 为交易算法支持 500 个 H100 GPU：支持 500 个用于交易算法的 H100 GPU。时间安排：6 个月
方法：
第 1-2 个月：整个团队完成英伟达基础知识在线学习
第 3-4 个月：在 NVIDIA 工厂参加 DGX 系统训练营
第 5 个月： 与经验丰富的承包商团队进行影子部署
第 6 个月：有供应商支持的独立管理
结果
5 名工程师中有 4 名获得协理认证
2 人在第一年内晋升为专业人员
过渡期间零重大事故
与完全外包相比，可节省大量成本
投资：18 万美元培训费 + 30 万美元承包商支持费
医疗保健系统 - 有机增长
起始职位：2 名人工智能研究人员，要求基础设施支持。两年内演变：
第 1 年
聘用了 1 名具有 GPU 经验的三级工程师
派两名现有 IT 员工参加英伟达培训
为研究工作负载建立了 50GPU 集群
第 2 年
原工程师晋升为四级工程师（团队领导）
新增 2 名二级运行工程师
多个部门的 GPU 数量增至 200 个
整个团队获得协理认证
当前状态：
支持 400 个 GPU 的 5 人团队
领导基础设施战略的 4 级架构师
注重职业发展，有力留住人才
技术初创企业 - 外包到内部
起始职位：完全外包的 GPU 基础设施。挑战：每年外包成本高昂，迭代周期缓慢。解决方案向内部团队过渡 18 个月
第 1 阶段（第 1-6 个月）：
从竞争对手那里聘用了 1 名四级建筑师
建筑师聘请了 2 名二级工程师
团队跟进外包业务
第二阶段（第 7-12 个月）：
承担 50%的业务责任
所有工程师都获得了准认证
一名建筑师获得了专业认证
第 3 阶段（第 13-18 个月）：
全面运行控制
新增两名二级工程师
将成本降低 60%，同时将部署速度提高一倍
行之有效的留住人才战略
GPU 基础设施人才市场呈现出高流失率和激进的挖角现象。留住顶尖人才的组织都有共同的策略：
报酬：基本工资加奖励认证成就的奖金结构。股票期权或参股。高于市场水平的额外薪酬（15-25%）--与团队稳定性挂钩的年度留任奖金。
职业发展：从二级到建筑师的结构化晋升。赞助认证和参加会议。不同基础设施领域的轮岗。初级和高级工程师结对的导师计划。
职业发展：从助理到建筑师的清晰晋升途径。技术和管理轨道，报酬相同。有机会参与尖端项目。专利和出版奖励。
工作环境：可使用最新硬件进行实验和创新。灵活的时间安排，适应全球部署。高级职位可选择远程工作。强大的团队文化，得到同行的认可。
团队发展的投资回报率计算
对团队认证的投资可带来可衡量的回报：
避免成本：
替换承包商：300 美元/小时 vs 70 美元/小时的雇员
减少事故：经过认证的工作人员通常会遇到更少的故障
加快部署：大大缩短项目时间
降低对供应商的依赖：降低持续咨询成本
提高生产力：
认证工程师解决问题的速度明显更快
自动化技能大大减少了人工操作
优化后，集群效率提高 20-30
知识保留可防止重复错误
投资回报率计算示例（部署 100 个 GPU）：
投资：
5 名工程师 x 15,000 美元培训费 = 75,000 美元
认证考试和材料 = 20 000 美元
训练营和实验室使用权 = 50 000 美元
总投资：145,000 美元
年度报表：
减少停机时间 = 100,000 美元
减少承包商费用 = 200 000 美元
提高效率（15% 功率）= 75,000 美元
更快部署 = 300 000 美元
年度总回报：675,000 美元
投资回报率：第一年 365%，持续 465
不断变化的认证环境
到 2025 年及以后，基础设施认证格局将继续演变：
新兴专业：
量子-经典融合专家
神经形态计算工程师
光互连架构师
能源回收系统设计师
供应商扩张：AMD 于 2025 年 9 月推出 ROCm 7.0 软件，通过 DeepLearning.AI 和云访问计划提供开发人员培训。英特尔继续通过互动在线课程和英特尔人工智能云扩展其高迪加速器培训资源，开发人员正在等待正式的认证计划公告。
技能进化：
液体冷却成为必备知识
可持续发展指标加入核心竞争力
多云协调取代对单一供应商的关注
安全认证与基础设施轨道相结合
建立人工智能基础架构团队的组织面临着复杂但可应对的挑战。要想取得成功，就必须对认证计划进行战略性投资，对团队构成进行深思熟虑，并不断开发技能。将深厚的技术专长与实践经验相结合的团队将获得高额报酬，同时实现变革性的人工智能能力。另一种选择是，在没有合格员工的情况下尝试部署人工智能，这将导致代价高昂的失败，而拥有经过适当认证的团队的竞争对手则会利用这一点。
参考资料
英伟达。"人工智能基础设施与运营（AIIO）认证"。英伟达，2025 年。 https://www.nvidia.com/en-us/learn/certification/ai-infrastructure-operations-associate/
英伟达™（NVIDIA®）。"英伟达™（NVIDIA®）新认证扩展了专业人士在人工智能基础架构和运营方面的资历"。英伟达博客，2024 年 12 月 3 日。 https://blogs.nvidia.com/blog/professional-certification-ai-infrastructure-operations/
英伟达™（NVIDIA®）。"认证计划"。英伟达™（NVIDIA®），2025 年。 https://www.nvidia.com/en-us/learn/certification/
英伟达™（NVIDIA®）。"深度学习学院（DLI）培训与认证"。英伟达，2025 年。 https://www.nvidia.com/en-us/training/
AMD."ROCm7.0：专为开发人员打造，推进开放式创新"。AMD 开发人员资源，2025 年 9 月 16 日。 https://www.amd.com/en/developer/resources/technical-articles/2025/amd-rocm-7-built-for-developers-ready-for-enterprises.html
英特尔。"英特尔高迪人工智能加速器开发者资源"。英特尔公司，2025 年。 https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/technical/get-started-habana-gaudi-deep-learning-training.html
