AI部署架构：A100、H100、A800、H800、H20的差异以及如何选型？开发、测试、生产环境如何进行AI大模型部署架构？

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尼恩：LLM大模型学习圣经PDF的起源

在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50+)中，经常性的指导小伙伴们改造简历。

经过尼恩的改造之后，很多小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试机会，拿到了大厂机会。

然而，其中一个成功案例，是一个9年经验 网易的小伙伴，当时拿到了一个年薪近80W的大模型架构offer，逆涨50%，那是在去年2023年的 5月。

• 惊天大逆袭：8年小伙20天时间提75W年薪offer，逆涨50%，秘诀在这

  不到1年，小伙伴也在团队站稳了脚跟，成为了名副其实的大模型 应用 架构师。接下来，尼恩架构团队，通过 梳理一个《LLM大模型学习圣经》 帮助更多的人做LLM架构，拿到年薪100W, 这个内容体系包括下面的内容：

  • 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》

  • 《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透Transformer技术底座》

  • 《LangChain学习圣经：从0到1精通LLM大模型应用开发的基础框架》

  • 《LLM大模型学习圣经：从0到1精通RAG架构，基于LLM+RAG构建生产级企业知识库》

  • 《SpringCloud + Python 混合微服务架构，打造AI分布式业务应用的技术底层》

  • 《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透大模型的顶级架构》

  • 《LLM 智能体 学习圣经：从0到1吃透 LLM 智能体 的架构 与实操》

  • 《LLM 智能体 学习圣经：从0到1吃透 LLM 智能体 的 中台 架构 与实操》

  • 《Spring 集成 DeepSeek 的 3大方法，史上最全》

  • 《基于Dify +Ollama+ Qwen2 完成本地 LLM 大模型应用实战》

  • 《Spring AI 学习圣经 和配套视频 》

  • 《Text2SQL圣经：从0到1精通Text2Sql（Chat2Sql）的原理，以及Text2Sql开源项目的使用》

    以上学习圣经 的 配套视频， 2025年 5月份之前发布。

    A100、H100、A800、H800、H20的差异

    英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100、A800、H100、H800、V100如何选择?

    

    接下来，老架构师尼恩给大家做一个 升入浅出的系统化介绍。

    一、 NVIDIA GPU架构

    1、Volta 架构

    Volta 架构是 NVIDIA GPU 的第六代架构。

    Volta，NVIDIA GPU的第六代传奇，2017年荣耀登场。

    Volta 架构 专注于深度学习和人工智能应用，首次引入了Tensor Core，为AI计算提供了前所未有的强大动力。

    Tensor Core（张量计算核心）是由 NVIDIA 研发的 新型处理 核心 ，Tensor Core（张量计算核心） 可实现混合精度计算，并能根据精度的降低动态调整 算力 ，在保持准确性的同时提高 吞吐量 。

    代表产品：V100、TiTan。

    Volta 架构 凭借其卓越的深度学习性能和能效比，成为了当时人工智能领域的佼佼者，为后续的AI发展奠定了坚实基础。

    2、Turing 架构

    Turing 架构是 NVIDIA GPU 的第七代架构，发布于 2018 年。

    Turing，NVIDIA GPU的第七代里程碑，2018年惊艳亮相。

    Turing 架构 首次引入了实时光线追踪（RTX）技术 和 深度学习超采样（DLSS）等重要功能。

    其中， Turing 架构引入的实时光线追踪（RTX） ， 让游戏画面更加逼真动人。

    同时，深度学习超采样（DLSS）技术的加入，也极大地提升了游戏性能。

    Turing 架构 代表产品是T4、2080TI、RTX5000。

    T4、2080TI、RTX5000等明星产品，正是Turing架构在图形处理和深度学习领域卓越表现的生动写照。

    3、Ampere 架构

    代表产品是A100、A800、A30系列。

    Ampere，NVIDIA GPU的第八代传奇，2020年横空出世。

    Ampere 架构 凭借多个流多处理器（SM）、更大总线宽度和更多CUDA Core，实现了计算能力和能效的双重飞跃。

    所以，Ampere 架构在计算能力、能效和深度学习性能方面都有重大提升。

    Ampere 架构 引入了 第三代Tensor Core ，更是让深度学习计算性能突飞猛进。

    Ampere 架构的 GPU 还具有更高的内存容量和带宽，适用于大规模的数据处理和机器学习任务。

    Ampere 架构 有 A100、A800、A30系列等经典产品，凭借其卓越的内存容量和带宽，成为了大规模数据处理和机器学习任务的首选。

    4、Hopper 架构

    Hopper 架构是 NVIDIA GPU 的第九代架构，2022 年发布。

    Hopper，NVIDIA GPU的第九代杰作，2022年荣耀发布。

    Ampere架构 引入了 第三代Tensor Core ，而 Hopper 架构支持第四代Tensor Core.

    Hopper 架构 采用 新型流式处理器，每个 SM 能力更强。

    每个SM性能飙升，为计算能力、深度学习加速和图形功能带来革命性提升。

    Hopper 架构在计算能力、深度学习加速和图形功能方面带来新的创新和改进。

    Hopper架构 代表产品是H100、H800。

    H100、H800等明星产品，正是Hopper架构强大实力的最佳证明，它们正引领着AI和高性能计算的新潮流。

    5、Blackwell 架构

    Blackwell，NVIDIA最新的GPU架构，于2024年3月震撼登场。

    同时，Blackwell 架构 还前瞻性地支持PCIe 5.0，尽管具体覆盖型号（如RTX 5090）尚需观察，但这无疑预示着消费级GPU新时代的来临。

    Blackwell 架构 的 视频编解码能力也大幅增强，轻松应对 4:2:2视频流，为多媒体创作注入新活力。

    二 扩展知识： 大白话 介绍 CUDA核心 和 Tensor核心

    上的架构中，提到了两个核心：

    • CUDA Core （标量 计算 核心）

    • Tensor Core（张量计算核心）

      1‌ 设计目标不同‌

      • ‌CUDA核心‌：

        像‌全能程序员‌，啥活儿都能干，但效率有上限

        负责所有通用计算任务（比如加减乘除、逻辑判断、图像渲染），从科学模拟到游戏画面都要靠它，但处理AI的大规模矩阵乘法时速度慢、耗电高。

        • ‌Tensor核心‌：

          像‌数学竞赛冠军‌，专攻矩阵乘法

          针对深度学习中**矩阵乘加运算（GEMM）**硬件级优化，单次操作能处理4x4矩阵块，速度比CUDA核心快5-20倍，但只能做特定类型的计算。

          ‌2 工作方式不同‌

          ‌对比维度‌	‌CUDA核心‌	‌Tensor核心‌
          ‌计算粒度‌	单个数值计算（标量）	矩阵块计算（例如4x4矩阵并行处理）
          ‌混合精度支持‌	需手动切换精度（如FP32转FP16）	自动混合精度（FP16输入+FP32累加防溢出）
          ‌指令集复杂度‌	支持全功能指令集（浮点、整数、分支等）	仅支持矩阵乘加（GEMM）和卷积类操作

          ‌举个栗子‌：计算A×B=C（矩阵乘法）

          • CUDA核心：逐个元素计算（需要n³次操作）

          • Tensor核心：把A和B拆成4x4小块，整块并行计算（次数减少到n³/16）

            ‌**3 算力性能对比（以A100为例）**‌

            ‌核心类型‌	‌FP32算力‌	‌FP16算力‌	‌Tensor专用算力‌
            CUDA核心	19.5 TFLOPS	78 TFLOPS	不支持
            Tensor核心	-	312 TFLOPS	624 TFLOPS (TF32)

            ‌关键结论‌：

            ‌算力差距‌：Tensor核心的FP16算力是CUDA核心的4倍

            能耗差距‌：完成相同矩阵计算，CUDA核心耗电是Tensor核心的3倍以上

            ‌4 使用场景差异‌

            ‌必须用CUDA核心的场景‌：

            ✅ 非矩阵类计算（如数据排序、条件判断）

            ✅ 需要高精度FP64的科学计算（天气模拟、核物理仿真）

            ✅ 图形渲染（光线追踪、纹理映射）

            ‌必须用Tensor核心的场景‌：

            ✅ 深度学习训练（ResNet、Transformer等模型）

            ✅ 推理加速（Stable Diffusion出图、ChatGPT生成文本）

            ✅ 视频超分辨率（4K视频实时修复）

            三 A100、H100、A800、H800、H20 差异对比

            1. A100：数据中心AI计算的基石

            A100作为英伟达2020年发布的旗舰级数据中心GPU，基于Ampere架构。

            A100 拥有6912个CUDA核心和432个Tensor核心，配备80GB HBM2e显存，带宽高达2.04 TB/s。

            A100的 NVLink技术可连接多个GPU以扩展算力，非常适合深度学习训练、推理、科学计算及大规模数据分析。

            A100以其出色的性能和稳定性，成为数据中心AI计算的标杆。

            A100是英伟达2020年发布的旗舰级 数据中心 GPU，基于Ampere架构，主要特性包括：

            • 架构：Ampere
            • CUDA核心数：6912
            • Tensor核心：432
            • 显存：80GB HBM2e
            • 带宽：2.04 TB/s
            • NVLink支持：可连接多个GPU以扩展算力
            • 应用场景：深度学习训练、推理、科学计算、大规模数据分析

              A100可广泛应用于高性能计算（HPC）和深度学习任务，适用于需要大量计算资源的企业级用户。

              2. H100：算力与效率的双重王者

              H100作为A100的升级版，采用Hopper架构。

              H100 的 CUDA核心数翻倍至14592，Tensor核心数也提升至456，显存和带宽保持不变。

              H100特别优化了Transformer Engine，专为大型AI模型训练设计，如GPT系列。

              H100 算力性能远超A100，且能效比更高，是AI训练、HPC及企业级AI推理的首选。

              此外，H100的NVLink支持高带宽互联，进一步提升了多卡并行加速能力。

              H100是A100的升级版，采用更先进的Hopper****架构，相比A100提升了数倍的计算性能，主要特性包括：

              • 架构：Hopper
              • CUDA 核心数 ：14592
              • Tensor 核心 ：456
              • 显存：80GB HBM2e（带宽高达3.35TB/s）
              • NVLink支持 ：支持高带宽互联
              • Transformer Engine：专门优化AI大模型训练，如GPT-4
              • 应用场景：大规模AI训练、HPC、企业级AI推理

                H100特别适用于大型AI模型训练，比如Llama、GPT、Stable Diffusion等，可以大幅提升训练效率。H100 特别优化了 Transformer Engine，在 FP8/FP16 下可大幅提升 AI 训练和推理性能，适用于 LLM（大语言模型）如 GPT-4。

                3. A800：中国市场专供的AI计算利器

                A800是英伟达为中国市场推出的受限版GPU，基于Ampere架构。

                A800 与A100相似， 但NVLink互联带宽受限。

                A800仍具备强大的AI计算和推理能力，适用于中国云计算厂商及大型企业。

                虽然性能略逊于A100，但在中国市场具有极高的性价比和适用性。

                A800 & H800：中国市场专供版

                4. H800：中国市场大规模AI计算的新选择

                H800作为H100的中国市场专供版，同样采用Hopper架构。

                CUDA核心数和Tensor核心数与H100相同，但带宽受限。

                H800保留了H100的高计算能力，适用于大型AI训练任务。

                在中国市场，H800成为替代H100的理想选择，满足了大规模AI计算的需求。

                A800和H800是英伟达专为中国市场推出的受限版GPU，以符合美国的出口管制要求：

                • A800：基于A100，限制了NVLink互联带宽，适合AI推理和训练
                • H800：基于H100，限制了带宽，但仍然保留了较高的计算能力，适用于大型AI训练

                  这些GPU主要面向中国客户，如阿里云、腾讯云、百度云等云计算厂商，性能稍逊于A100和H100，但仍然具备极高的计算能力。

                  5. H20：新一代中国市场受限算力GPU

                  H20是英伟达为中国市场设计的新一代受限版GPU， 采用Hopper架构。

                  H20 显存预计超过96GB，带宽受限。

                  H20的计算性能介于A800和H800之间，适用于AI训练和推理任务。

                  虽然具体性能指标需等待正式发布后确认，但H20的推出预示着英伟达在中国市场AI计算领域的持续布局和深化。

                  痛：美国一律不准英伟达卖给中国市场

                  像H100、A100、H800、A800、H200、GB200等性能更强的AI芯片，美国一律不准英伟达卖给中国市场了。

                  H20 是目前英伟达能够在国内销售的唯一专用AI芯片。

                  形势严峻：Deepseek 火爆，阉割80%性能的英伟达H20，反被中国疯抢

                  2025年，Deepseek崛起，对算力的要求似乎没那么高了， DeepSeek 甚至是戳破英伟达算力泡沫的英雄。

                  最近由于市场对 DeepSeek的需求旺盛，腾讯、阿里巴巴和字节跳动等正在大幅增加对英伟达H20的采购。

                  H20是什么芯片？

                  H20 英伟达是 阉割了又阉割的 H100 芯片，以H100为基础，阉割掉了80%以上的性能，特供给中国的芯片。

                  近日，有媒体报道称，目前中国市场短缺英伟达的H20芯片，一些OEM企业称，H20的库存已接近耗尽，所以采取以利润优先的原则进行，优先考虑大客户。

                  而这种供不应求，又催生了价格倒挂现象，搭载H20的服务器价格上涨，能够搞到H20的厂商，销售价格也上涨了。

                  不仅性能上有阉割，在架构和软件适配上也有所调整，比如保留Hopper架构但禁用 关键的张量核心，比如通过固件锁 限制超频和集群扩展规模。

                  而H20虽然性能阉割了，它不够H100强，但不正好可以应用于DS这种不需要太高算力的大模型上么？低性能也能发挥出优势啊。

                  另外H20的最大优势是CUDA生态，再加上H20显存大，标准版配备了96GB的HBM3显存，而新推出的H20版本则将显存容量提升至141GB，这在部署AI时，非常有优势。

                  为何不用国产 AI芯片？

                  因为DS的火爆，地方政府、金融机构、车企，互联网企业等等，都争相部署私有化模型，而支撑这场AI落地的算力基础设施GPU需求呈指数级增长。

                  所以很多企业，宁愿使用阉割版的H20，也不愿意使用国产AI芯片，就是因为低性能也可以使用，且生态更强。

                  按照专业人士的说法，如果本身是用CUDA训练出来的模型，如果使用其它生态，不使用CUDA可能需要花费高达6个月的时间成本，还不一定可以切换成功，风险很大。

                  数据显示，2024年H20在华销售额已达120亿美元，预计2025年将突破200亿，可见目前在AI芯片领域，形势还是相当严峻的，

                  国产AI厂商们真的要加油，不仅仅是芯片本身，还有生态方面也是要加强的。

                  NVIDIA A100、H100、A800、H800、H20 市场价格分析

                  单卡市场价格概览

                  ‌A100‌：

                  • 中国市场价格约 ‌12万~15万元/卡‌，受供需波动影响显著‌ 。
                  • 官方售价约 ‌7万元/卡‌，但实际采购价因供应紧张常溢价至10万元以上‌ 。

                    ‌H100‌：

                    • 单卡价格约 ‌26.4万元/卡‌（官方售价3.65万美元）‌ ，高端渠道报价可达 ‌30万元/卡‌ 以上‌ 。
                    • 整机配置（如8卡集群）价格超 ‌220万元‌，适用于大规模AI训练场景‌ 。

                      A800：

                      • 中国市场特供型号，单卡价格约 ‌7万元/卡‌，性价比较A100更高‌ 。
                      • 整机价格约 ‌15万元‌（含多卡配置及配套硬件）‌ 。

                        H800‌：

                        • 单卡价格约 ‌6万元/卡‌，带宽性能受限但保留较强计算能力‌ 。
                        • 整机价格约 ‌230万元‌，适合合规要求严格的场景‌ 。

                          ‌H20‌：

                          • 新一代中国市场特供型号，价格尚未完全公开，预计单卡价格介于 ‌A800与H800之间‌（约6万~8万元/卡）‌ 。
                          • 8卡集群年成本超 ‌100万元‌，支持70B参数模型推理优化‌ 。

                            企业级AI应用环境规划方案

                            一、成本规划

                            ‌环境‌	‌算力成本占比‌	‌核心策略‌
                            开发环境	5%-10%	消费级硬件+量化模型，年成本≤2万元‌
                            生产环境	60%-70%	采购整机降低单价，IB网络提升资源利用率‌
                            预生产/测试环境	20%-25%	复用闲置算力，采用按需付费云资源‌

                            一：开发环境设计（低成本快速迭代）

                            算力资源配置‌

                            • ‌硬件‌：采用消费级GPU（如NVIDIA 3090）或CPU服务器（如Mac mini M4芯片，支持64GB统一内存），单卡/单节点即可满足需求‌。
                            • ‌模型选型‌：优先使用QWen2-32B的量化版本（4-bit/8-bit），显存需求≤24GB，支持本地快速调试‌。
                            • ‌存储‌：配置1TB NVMe SSD加速模型加载，外接雷雳5接口SSD提升数据吞吐‌。

                              关键优化‌

                            • ‌量化工具链‌：集成MLX框架的--metal_flash_attention参数，提升GPU利用率‌。
                            • ‌资源隔离‌：通过Docker容器限制CPU/内存使用，避免开发环境资源抢占‌。

                              三：测试环境设计（性能验证与压力测试）

                              1 算力资源配置

                              • ‌硬件‌：部署2-4卡H20集群（单卡96GB显存），支持显存池化技术，适配32B模型全参数测试‌。
                              • ‌模型选型‌：使用DeepSeek-R1-32B原模型（非量化版），验证数学推理（AIME24）和代码生成（LiveCodeBench）性能‌。
                              • ‌网络‌：配置10Gbps以太网，模拟生产环境通信延迟‌。

                                2 关键优化‌

                                • ‌压力测试工具‌：集成vLLM框架，测试吞吐量（Token/s）和并发响应能力‌。
                                • ‌显存监控‌：使用Prometheus+Granafa实时监控显存占用率，识别模型内存泄漏‌。

                                  四：预生产环境设计（生产仿真与合规校验）

                                  1 算力资源配置‌

                                  • ‌硬件‌：与生产环境同构的8卡H20服务器（显存池化达768GB），预留20%冗余算力‌。
                                  • ‌模型选型‌：部署强化学习优化后的QWen2-32B（RLHF版本），启用内置答案验证器和代码执行服务器‌
                                  • ‌存储‌：采用分布式Ceph存储，支持PB级数据缓存和快速回滚‌。

                                    2 关键优化

                                    • ‌灰度发布‌：通过Kubernetes实现模型版本AB测试，流量分配比例可动态调整‌。
                                    • ‌安全合规‌：集成规则引擎校验输出内容，避免敏感信息泄露‌。

                                      四、生产环境设计（高可用与弹性扩展）

                                      1 算力资源配置‌

                                      • ‌硬件‌：多台8卡H20服务器集群（400Gbps InfiniBand互联），单节点功耗≤3.2kW，支持N+1冗余‌。
                                      • ‌模型选型‌：混合部署DeepSeek-R1（千亿参数MoE架构）和QWen2-32B，按业务场景动态路由请求‌。
                                      • ‌网络‌：全IB网络架构，端到端延迟≤5μs，保障大规模并行训练稳定性‌。

                                        2 关键优化‌

                                        • ‌自动扩缩容‌：基于GPU利用率阈值（建议70%）触发弹性扩缩，节省30%闲置成本‌。
                                        • ‌灾备设计‌：跨地域部署3副本模型服务，RTO（恢复时间目标）≤5分钟‌。

                                          五、模型 匹配建议

                                          1、 QWen2-32B适用场景‌：

                                          • 开发/测试环境：单卡H20或消费级M4芯片‌ 。
                                          • 生产环境： QWen2-32B 与DeepSeek-R1组成混合服务，处理长文本（131k tokens）和逻辑推理任务。

                                            2、 ‌DeepSeek-R1适用场景‌：

                                            • 预生产/生产环境：8卡H20集群，专用于千亿参数模型训练和高精度数学证明‌ 。

                                              注：方案设计需结合企业实际业务规模调整，建议优先验证测试环境性能再逐步扩展‌ 。

                                              生产/预生产 DeepSeek-R1 部署方案（2台8卡H20，年成本200万 ）详细介绍

                                              硬件配置‌

                                              • ‌计算节点‌：2台服务器，每台配备‌8张H20 GPU‌（单卡显存96GB，支持显存池化技术）‌ 。
                                              • ‌互联网络‌：采用‌**400Gbps InfiniBand（IB）**‌，通过CX7单口卡实现多机通信，保障低延迟与高吞吐‌ 。
                                              • ‌辅助硬件‌：每台服务器配置至少‌64核CPU、2TB DDR5内存、8TB NVMe存储‌，满足大规模数据处理需求‌ 。

                                                ‌性能优化‌

                                                • ‌显存压缩技术‌：支持DeepSeek显存压缩方案，70B参数模型显存需求从140GB压缩至35-50GB，提升单卡利用率‌ 。
                                                • ‌混合精度推理‌：采用FP8/BF16混合精度，结合MoE架构优化算力分配，推理效率提升30%+‌ 。

                                                  ‌成本结构‌

                                                  ‌项目‌	‌成本占比‌	‌说明‌
                                                  GPU硬件采购	60%	单卡H20约6万~8万元，8卡服务器成本约60万/台‌ ，2台120W+
                                                  IB网络设备	15%	400Gbps IB交换机及线缆投入‌
                                                  电力与运维	20%	单台功耗约3.2kW（300W/卡），年电费超10万元‌
                                                  软件授权	5%	含容器化部署工具及AI框架授权‌

                                                  测试环境QWen2-32B 部署方案（1台单卡H20，年成本5万+）

                                                  ‌硬件配置‌

                                                  • ‌单卡方案‌：1台服务器搭载‌单张H20 GPU‌（显存96GB），支持32B模型全量参数加载‌ 。
                                                  • ‌量化优化‌：采用4-bit/8-bit量化技术，显存占用降低至24GB以下，适配单卡推理需求‌ 。
                                                  • ‌配套硬件‌：搭配‌16核CPU、64GB内存、1TB NVMe存储‌，满足轻量级任务处理‌ 。

                                                    ‌性能表现‌

                                                    • ‌推理速度‌：单卡FP16算力148 Tflops，32B模型响应速度达15 token/s（输入长度≤4k）‌ 。
                                                    • ‌能效比‌：300W功耗下，单位算力成本仅为H100方案的1/3‌ 。

                                                      ‌成本结构‌

                                                      ‌项目‌	‌成本占比‌	‌说明‌
                                                      GPU硬件采购	70%	单卡H20约6万~8万元，按3年折旧计年成本约2万‌
                                                      服务器维护	20%	年电费约1.5万元
                                                      软件与许可证	10%	含量化工具及推理框架授权‌

                                                      方案对比与适用场景

                                                      ‌维度‌	‌**DeepSeek-R1（2*8卡H20）**‌	‌**QWen2-32B（单卡H20）**‌
                                                      ‌适用任务‌	超大规模模型训练/推理（如70B+参数）‌	中等复杂度推理（如企业级问答系统）‌
                                                      ‌性能优势‌	支持多机显存池化，算力扩展性强‌	低延迟、高性价比‌
                                                      ‌推荐场景‌	科研机构、大型企业AI实验室‌	中小企业、开发者个人项目‌

                                                      部署建议

                                                      ‌网络优化‌：DeepSeek-R1需优先部署IB网络，避免因通信瓶颈导致算力浪费‌ 。

                                                      成本控制‌：QWen2-32B建议采用预量化模型，减少显存占用及硬件投入‌ 。

                                                      运维监控‌：集成Prometheus+Granafa监控GPU利用率及健康状态，降低故障风险‌ 。

                                                      遇到问题，找老架构师取经

                                                      借助此文，尼恩给解密了一个高薪的 秘诀，大家可以 放手一试。保证 屡试不爽，涨薪 100%-200%。

                                                      后面，尼恩java面试宝典回录成视频， 给大家打造一套进大厂的塔尖视频。

                                                      通过这个问题的深度回答，可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”，然后实现”offer直提”。

                                                      在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，里边有大量的大厂真题、面试难题、架构难题。

                                                      很多小伙伴刷完后， 吊打面试官， 大厂横着走。

                                                      在刷题过程中，如果有啥问题，大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。

                                                      另外，如果没有面试机会，可以找尼恩来改简历、做帮扶。

                                                      遇到职业难题，找老架构取经， 可以省去太多的折腾，省去太多的弯路。

                                                      尼恩指导了大量的小伙伴上岸，前段时间，刚指导一个40岁+被裁小伙伴，拿到了一个年薪100W的offer。

                                                      狠狠卷，实现 “offer自由” 很容易的， 前段时间一个武汉的跟着尼恩卷了2年的小伙伴， 在极度严寒/痛苦被裁的环境下， offer拿到手软， 实现真正的 “offer自由” 。