，重点融入大规模部署下AI基础设施的各类关联性问题：数据中心网络拓扑（Fat-Tree、Clos架构）、服务器规模（千卡/万卡集群）、组网架构（InfiniBand/RoCE v2）、存储规模与冷热分层（NVMe SSD + HDD + 对象存储）、CPU/GPU/DPU芯片（AMD EPYC / NVIDIA H100/B200 / Intel IPU）、RAID卡与RAID模式（硬件RAID 0/5/6/10、软件RAID如mdadm、ZFS RAID-Z）、内存（HBM带宽、DDR5容量、NUMA亲和性）、缓冲（ring buffer、page cache）、队列（IB send queue、GPU stream）、调度（GPU kernel launch、分布式训练调度器如Slurm/Kubernetes）、存储IO（随机/顺序读写、IOPS、吞吐）、数据库/文件系统（Lustre、GPFS、Ceph、HDFS、PostgreSQL、Redis）等。编号系统模块·组件·多模块调用与交互·其他工程问题（≥2000字，含跨学科数学物理约束、典型参数数值及AI infra基础设施关联）关联知识1731图上的图神经网络与差分隐私（DP on Graphs）在GNN训练中注入噪声保护节点隐私（边隐私、节点特征
