训练高性能计算工程师-Seed

优缺点分析

角色解读

• 向资深高性能计算架构师发展，主导大规模训练系统的设计与优化
• 向技术专家方向深耕，成为AI芯片或编译器领域的权威
• 也可转向AI系统研究员，探索下一代训练基础设施
• 负责设计和实现大规模训练系统中的高性能计算算子，如矩阵乘法、注意力机制等
• 针对不同AI加速器（如NVIDIA GPU）的硬件架构，进行极致性能优化，包括内存访问、指令调度等
• 优化分布式训练中的计算与通信重叠，提升整体训练效率
• 与算法团队合作，联合设计系统与模型，平衡性能与效果
• 精通C/C++和Python，熟练使用PyTorch框架
• 深入掌握CUDA编程，熟悉NVIDIA GPU架构细节和优化技巧
• 熟悉编译工具如Triton、TVM或Torch.Compile，能进行算子自动调优
• 理解分布式通信原语（NCCL/NVSHMEM），熟悉RDMA和NVLink拓扑

申请策略

• 了解字节跳动Seed团队的研究方向，在面试中展现兴趣和匹配度
• 准备一个端到端的训练优化案例，展示问题分析和解决能力
• 突出CUDA相关项目经验，尤其是大规模训练系统的优化案例
• 强调分布式训练、通信优化或算子调优的成果
• 展示对主流大模型架构（如Transformer、Diffusion）的理解
• 学习Triton或TVM等编译工具，进行实践练习
• 深入阅读Flash Attention、NCCL源码等经典实现
• 熟悉至少一种AI加速器（如NVIDIA、AMD）的硬件文档

面试指南

• 使用STAR方法：情境、任务、行动、结果，突出技术细节和量化提升
• 从系统角度思考：先分析瓶颈（计算/通信/内存），再提出针对性优化方案
• 请描述一次你优化CUDA kernel的经历，如何分析瓶颈并提升性能？
• Flash Attention的实现原理是什么？你会如何进一步优化？
• 在多机多卡训练中，如何处理通信与计算的overlap？
• 谈谈你对Triton或TVM的理解，它们在什么场景下更有效？
• 如何选择分布式并行策略（数据并行、模型并行、流水线并行等）？
• 复习CUDA优化技巧：memory coalescing, shared memory, warp shuffle等