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

• 深入芯片验证方向，成为硬件验证专家或技术负责人
• 转向芯片设计或AI算法优化方向，拓展技术广度
• 参与芯片全流程开发，向芯片架构师方向发展
• 参与AI芯片的业务场景和性能分析，理解算法需求并转化为验证方案
• 使用C/C++编写算子Kernel，验证硬件模块功能与性能，确保芯片满足业务指标
• 与硬件设计团队协作，定位并解决验证过程中发现的问题
• 精通C/C++编程，熟悉计算机体系结构和常用数据结构与算法
• 了解AI芯片架构和深度学习模型训练推理流程
• 具备良好的团队沟通协作能力，能够快速学习和适应新领域

申请策略

• 了解字节跳动AI芯片部门的业务方向（如火山引擎、抖音等），在面试中展现自身与业务契合度
• 准备一两个硬件验证或性能优化的案例，展示解决问题的思路
• 突出C/C++项目经验，尤其是涉及底层优化或硬件交互的项目
• 强调对计算机体系结构的理解，例如缓存、流水线、并行计算等
• 如果有AI加速器或GPU编程经验（CUDA/OpenCL），务必提及
• 展示团队协作和解决复杂问题的能力
• 学习NPU/GPU体系结构和异构编程模型，了解AI推理部署框架
• 补充AI基础知识，了解大模型训练推理过程

面试指南

• 体系结构相关：先阐述核心原理，再结合具体应用场景说明重要性
• 性能优化：从算法复杂度、数据布局、并行性、硬件特性（缓存、流水线）等多角度分析
• 请解释计算机体系结构中的缓存一致性协议（如MESI）
• 如何优化一个Kernel函数的性能？请举例说明
• 描述一次你参与过的硬件验证或性能调优项目，遇到什么问题？如何解决？
• 大模型推理时，如何利用硬件加速器（如NPU/GPU）？
• C++中虚函数的工作原理是什么？如何影响性能？
• 复习计算机体系结构关键知识点（缓存、虚拟内存、流水线、并行计算）