硬件加速软硬件联合设计验证工程师-AI芯片

优缺点分析

角色解读

• 可向芯片验证专家或AI芯片架构师方向发展，深入软硬件协同设计
• 积累底层性能优化经验后，可转向更广泛的AI基础设施或系统软件领域
• 在字节跳动，有机会接触大规模AI部署场景，成长为团队技术骨干或技术管理
• 分析AI芯片的业务场景，评估芯片在大模型推理等场景下的性能需求
• 使用C语言编写算子Kernel，验证硬件模块的功能正确性与性能指标
• 与硬件设计、软件团队协作，定位并解决软硬件协同问题
• 精通C/C++编程，能够高效实现底层算子
• 扎实的计算机体系结构知识，理解CPU/GPU/NPU架构
• 熟悉数据结构与算法，具备性能分析与优化能力
• 了解大模型训练推理流程，有NPU或GPU编程经验更佳

申请策略

• 准备时多思考软硬件协同设计的案例，展示系统思维
• 关注字节跳动在AI芯片方向的公开技术分享，了解其技术栈
• 突出C/C++项目经验，尤其是底层性能优化或算子实现相关
• 展示计算机体系结构相关的项目或课程成果（如Cache优化、并行计算）
• 如果有NPU/GPU编程或AI模型部署经验，务必重点描述
• 强调团队协作与技术沟通能力，可举例说明跨团队合作
• 若缺乏AI芯片背景，可自学计算机体系结构（如量化、并行计算）和CUDA编程
• 熟悉一种AI框架（如PyTorch）的底层算子实现，尝试手动编写Kernel

面试指南

• 对于架构类问题，先阐述基本概念，再对比优劣，最后结合实际应用说明
• 优化类问题，采用“分析瓶颈-提出方案-验证收益”的STAR结构
• 开放性问题，展示技术热情和系统性思考，可列举具体案例支撑观点
• 请解释GPU/NPU的体系结构差异，以及各自适用于哪些场景？
• 如何优化一个矩阵乘法的C语言实现？考虑Cache和指令级并行
• 描述一次你调试底层性能问题的经历，如何定位并解决？
• 你对大模型推理中的计算瓶颈有什么理解？
• 谈一下软硬件协同设计的挑战和你的解决思路