硬件加速算子编译器工程师-Data

优缺点分析

角色解读

• 可成长为编译器领域专家，主导核心模块设计
• 向AI编译器/HPC编译器架构师方向发展
• 有机会成为技术负责人，带领团队攻克难题
• 负责硬件加速平台多款芯片的传统编译器开发和优化，确保代码生成效率
• 支持Clang前端混合编译语法，实现高级语言与底层硬件的高效交互
• 针对AI领域和异构硬件，开发并优化异构编译技术，提升性能
• 研究并讨论新架构，推动编译器技术演进
• 扎实的编译原理和优化技术，熟悉LLVM架构
• 精通C/C++，了解底层实现
• 熟悉x86_64或RISC-V体系结构和微架构
• 良好的算法和编程基础

申请策略

• 在简历中量化性能提升数据（如吞吐量提升XX%、延迟降低XX%）
• 面试前了解字节跳动硬件加速平台（如火山引擎）相关背景
• 突出编译器相关项目经验，如LLVM pass开发、优化编译器的成果
• 强调对x86_64/RISC-V架构的性能优化案例
• 展示C/C++编程能力，尤其是底层实现和内存优化
• 如果有LLVM社区贡献或开源项目，务必提及
• 深入学习LLVM源码，熟悉其Pass架构和优化流程
• 了解AI编译器（如TVM、MLIR）和高性能计算库（如cuBLAS）

面试指南

• 先概括原理，再结合具体项目举例，最后总结优化策略
• 对于性能问题，从算法、数据布局、指令选择等层面分析
• 对比不同架构时，强调编译器需要做的适配和权衡
• 请解释LLVM中的Pass是如何工作的？你会如何编写一个优化Pass？
• 如何优化C++代码以利用x86_64的SIMD指令？
• RISC-V和x86_64在微架构上有哪些主要区别？对编译器设计的影响？
• 描述你曾经遇到的一个编译器优化难题，你是如何解决的？
• 你对AI编译器（如MLIR）有什么了解？如何将其应用于异构计算？