AI异构计算优化专家-Seed

优缺点分析

角色解读

• 可在AI芯片优化领域深耕，成为异构计算专家或架构师
• 可转型为AI编译器工程师或系统优化工程师，拓展全栈能力
• 有机会带领团队负责更大规模的AI基础设施项目，晋升为技术Leader
• 评估不同AI芯片（如昇腾、寒武纪）在业务场景中的性能，建立评估体系和负载模型
• 针对推理和训练任务，利用芯片特性进行优化，降低延迟、提高吞吐，优化显存占用
• 开发高性能算子，通过编译技术（如MLIR、Triton）将算法高效映射到异构硬件
• 调研前沿软硬件结合方向，如稀疏计算、存内计算，推动新技术落地
• 精通C/C++和Python，具备扎实的计算机科学基础，熟悉数据结构和算法
• 熟练使用至少一种主流深度学习框架（TensorFlow或PyTorch），了解内部实现
• 熟悉并行计算架构（如GPU、SIMD）及其编程模型，了解优缺点
• 了解AI编译器（XLA、TVM、MLIR）和模型优化技术（剪枝、量化、投机采样）

申请策略

• 准备一个技术深度的项目介绍，展示从问题分析到性能优化的完整思路
• 了解字节跳动Seed团队的业务方向（如大模型推理优化），在面试中体现匹配度
• 突出异构计算或GPU优化相关项目经历，包含性能提升数据（如延迟降低X%，吞吐提升Y%）
• 强调对AI编译器或算子库（如CUTLASS、Triton）的实际开发经验
• 展示对深度学习模型（如GPT、SD）的优化案例，包括剪枝、量化等
• 深入掌握MLIR或Triton，动手实现简单算子或编译pass
• 熟悉主流AI芯片（如昇腾、寒武纪）的编程接口和优化方法
• 阅读经典论文（如FlashAttention、vLLM），了解最新优化技术

面试指南

• 对于技术问题，采用“背景-方案-结果-反思”的STAR框架，突出量化数据
• 对于比较类问题，列出优缺点并给出实际场景的选择依据，体现权衡思维
• 请详细描述你在GPU上优化一个算子的过程，包括遇到的问题和解决方案
• 比较XLA、TVM、MLIR的优缺点，在实际项目中你更倾向哪个？为什么？
• 如何针对Transformer模型进行推理优化？请从算子融合、量化、内存优化等角度说明
• 你如何评估一款新的AI芯片是否适合当前业务？请设计一个评估流程
• 解释一下稀疏计算和存内计算的基本原理，以及它们可能带来的性能提升
• 复习GPU架构（如SM、warp、shared memory）和CUDA优化技巧