AI异构硬件性能评估专家-Seed

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：成为AI硬件评估领域专家，主导下一代AI加速卡的技术选型与落地
• 横向扩展：可转向AI系统架构、分布式训练框架优化或AI芯片设计等方向
• 管理路径：带领性能评估团队，负责更大规模的资源规划和战略决策
• 为字节跳动Seed自研大模型构建硬件仿真与性能评估体系，通过Benchmark和模型画像预估不同AI加速卡在LLM训练和推理中的端到端表现
• 分析硬件架构、微架构、软件栈和通信网络对业务负载的约束，定位性能瓶颈并提出优化建议
• 结合业务规模、性能收益、资源成本和迁移风险，进行硬件选型、技术验证和规模化落地的ROI评估
• 扎实的计算机体系结构知识，熟悉CPU、GPU、NPU等计算架构的关键指标（算力、带宽、缓存、显存、互联等）
• 精通C/C++或Python，具备优秀的实验设计、数据分析和工程实现能力
• 了解高性能计算、分布式系统、并行计算中的至少一个方向，熟悉性能建模和瓶颈分析方法

申请策略

• 在简历或面试中展示对Seed团队研究成果的了解和兴趣，体现技术热情
• 准备一个完整的硬件评估案例，从问题定义、建模分析到最终建议，展示系统性思维
• 突出硬件仿真、性能建模、Benchmark开发或AI加速卡评测等相关项目经验
• 展示在体系结构、分布式系统或高性能计算领域的具体成果，如性能优化数据、技术报告或开源贡献
• 强调对LLM训练/推理流程的理解，以及将业务负载与硬件指标关联分析的能力
• 补充GPU/NPU软件栈知识，如CUDA、TensorRT、算子库、通信库等
• 熟悉性能分析工具（Nsight、Profiler、Roofline）和负载建模方法
• 了解TCO/ROI分析框架，积累硬件选型和技术评估的经验

面试指南

• 对于硬件评估类问题，建议从负载特征分析、关键性能指标选取、实验设计、结果分析四个步骤展开
• 对于ROI评估问题，需综合考虑性能收益、迁移成本、稳定性风险、业务规模和技术成熟度
• 对于系统瓶颈分析，可采用自上而下的方法：先宏观分析（吞吐、延迟），再逐层细化（通信、计算、访存）
• 如何设计一个Benchmark来评估不同AI加速卡在LLM推理场景中的性能？
• 请解释GPU中的SM（流多处理器）架构对Transformer模型计算的影响
• 如何分析一个分布式训练系统的通信瓶颈？你有哪些优化经验？
• 如果引入一款新的AI加速卡，你会如何评估其ROI？考虑哪些因素？
• 请描述一次你通过性能建模和瓶颈分析解决实际问题的经历