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职位搜索/米哈游/Infra推理优化实习生
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米哈游 (miHoYo)

职位信息

上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
实习/见习

标签

PyTorchCUDA推理优化大模型训练算子优化Megatron/Deepspeed
💡

核心评价

技术前沿的头部公司实习岗,技能成长空间巨大,行业前景光明,WLB信息不明。

Infra推理优化实习生

🤖 AI 估测:¥8K-15K

发布时间:13 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个面向在校生的实习岗位,专注于大模型训练与推理的底层性能优化
你将负责优化大规模异构集群的调度、存储和通信,并针对具体任务进行并行策略、显存管理等实验,以加速模型训练并提升硬件利用效率

✓工作职责

工作职责:
支撑团队不同大模型任务下的训练及推理优化,包括但不限于:架构设计、检查点优化、训练容错恢复、底层算子优化及通信优化等
研究和优化大规模异构加速集群调度、存储、通信互联、监控、Profiling等组件,提升整体硬件利用效率
针对具体任务调研并进行对应的 Scale Up 实验及优化,包括但不限于并行化策略优化、ZeRO/FSDP 优化、FP8、激活值优化等,加速模型训练,优化显存开销

⭐最低要求

硕士及以上学历,具有扎实的计算机基础,熟悉操作系统和计算机体系结构等,熟练掌握 C++/Python,对数据结构与算法设计有较深刻的理解
熟悉至少一种主流的深度学习框架(如 PyTorch)和至少一种主流的训练框架(如 Megatron/Deepspeed/FSDP)
熟练掌握 CUDA 相关编程,有内核级优化经验者优先
了解大模型训练基本范式,熟悉 Transformer 架构及其优化方法(如 FlashAttention、GQA/MLA 等)者优先
责任心强,思路清晰,技术视野开阔,对业界新技术敏感,喜欢钻研,具有良好的学习能力并注重团队合作

👍优先资格

加分项:
有大规模大模型训练和推理优化经验者优先
熟悉cutlass 3.0和hopper架构,有算子优化经验者优先
了解 Kubernetes 以及分布式存储,有相关开发经验者优先
有大型互联网系统(如搜索、推荐、广告)开发经验者优先
有发表 OSDI/MLSys 等顶会论文,或 ACM/ICPC 等编程比赛获奖经历者优先
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