软硬件架构探索工程师-AI工具链

优缺点分析

角色解读

• 向AI芯片架构师方向深入，主导下一代芯片设计
• 转向分布式系统专家，优化大规模训练/推理系统
• 可向技术管理方向发展，带领团队攻关核心硬件-软件协同问题
• 分析LLM和AIGC等大模型的结构和需求，指导AI芯片的硬件参数和微架构设计
• 设计分布式训练和部署方案，提供硅前验证和软件设计，探索多卡互联拓扑
• 开发分布式业务模型和Roofline硬件仿真建模系统
• 跟踪前沿技术，为AI芯片多卡互联技术提供前瞻性建议
• 深入理解深度学习框架（如PyTorch）和软件栈
• 熟悉GPGPU、ASIC NPU等硬件架构
• 精通LLM和AIGC的分布式部署训练，掌握多层级卡间互联拓扑
• 较强的C++和Python编程能力，能高效解决问题

申请策略

• 深入了解字节跳动的AI芯片产品线（如火山引擎），在面试中展现对公司技术方向的兴趣
• 准备一个端到端的分布式训练优化案例，从模型分析到硬件适配
• 突出分布式训练部署项目经验，尤其是多机多卡场景
• 展示对硬件架构的理解，如GPGPU、NPU的优化案例
• 强调C++/Python编程能力，最好有性能调优或编译器开发经验
• 列出参与的LLM或AIGC相关业务项目，体现业务理解
• 补充多卡互联拓扑和通信协议知识，如NOC、NVLink等
• 动手实践GPU/FPGA上的模型部署和性能分析

面试指南

• 结构化回答：先说明场景和问题，再给出具体方案和效果，最后总结学到的经验
• 对比分析：当比较不同技术方案时，列出优缺点、适用条件，并结合实际案例
• 量化优先：用数据说话，如吞吐量、延迟、显存占用等指标
• 请描述一次你优化LLM分布式训练性能的经历，使用过哪些并行策略？
• 如何理解Roofline模型？请结合AI芯片举例说明
• 解释GPU和NPU在架构上的主要差异，以及它们各自适合什么场景？
• 多卡互联中常见的拓扑结构有哪些？各自的优缺点是什么？
• 你在PyTorch中做过哪些底层算子优化？如何利用硬件特性加速？