RL infra

优缺点分析

角色解读

• 在技术深度上深耕，成为 RL Infra 领域的专家
• 未来可向算法团队或系统架构方向进阶，主导下一代训练框架设计
• 在月之暗面快速发展的 AI 公司中，有望成长为技术 Leader 或架构师
• 设计并优化大规模强化学习训练框架，处理训练与采样的异构负载和多模型并行
• 深度定制 vLLM 推理引擎，优化 Rollout 阶段的 KV Cache 复用和量化策略，降低延迟
• 针对不同 RL 算法和硬件设施定制并行策略，最大化 GPU 利用率
• 与算法团队紧密协作，解决训练崩溃、奖励 Hack 等稳定性问题
• 精通分布式训练框架如 Megatron-LM，掌握 TP/PP/CP/EP 等并行策略
• 熟悉 vLLM/SGLang 核心机制，具备二次开发能力
• 扎实的 CUDA/Triton/Cutlass 编程能力，能手写高性能 Kernel
• 深入理解 RLHF/PPO/GRPO/DPO 等强化学习算法的工程实现

申请策略

• 准备一个完整的 RL 训练优化案例，展示从问题分析到方案落地的全过程
• 了解月之暗面的 Kimi 产品方向和 RL 技术路线
• 突出大规模分布式训练经验，如千卡以上集群的实战案例
• 详细描述 GPU 性能优化的成果，如 MFU 提升、延迟降低数据
• 展示对 Megatron-LM 或 vLLM 等框架的定制改造项目
• 如果有 RL 算法工程化经验（PPO/GRPO），务必重点说明
• 深入研究 Megatron-LM 源码和 vLLM 的 PageAttention 机制
• 练习 CUDA 编程，特别是针对 Transformer 的算子优化

面试指南

• 先阐述原理，再结合具体场景给出优化方案，最后用数据证明效果
• 遇到困难问题，先分析瓶颈，然后提出多种方案并权衡
• 强调系统性思维，从算法、框架、硬件三个层面综合考虑
• 请解释 Megatron-LM 的 TP/PP/CP 并行策略，并说明在 RL 场景下如何调整
• 如何优化 vLLM 的 Rollout 阶段延迟？请从 KV Cache 和量化角度分析
• 描述一次你处理大规模 RL 训练崩溃的经历，以及最终的解决方案
• PPO 算法中为什么需要 importance sampling？在工程实现中如何避免 CLIP 惩罚失效？
• CUDA Kernel 优化中，如何平衡 SM 占用率和内存带宽？