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：成为AI基础设施领域的专家，精通硬件-软件协同优化
• 横向扩展：可转向AI芯片设计、系统架构或MLOps方向
• 管理路径：带团队负责更大规模硬件评估与落地项目
• 对自研LLM的训练和推理负载进行硬件仿真与性能建模，预测不同AI加速卡的实际表现
• 分析硬件架构、软件栈、通信网络等瓶颈，输出优化建议
• 评估新硬件的ROI，包括性能、成本、迁移风险，支持选型决策
• 扎实的计算机体系结构知识，理解CPU/GPU/NPU关键指标
• 精通C/C++或Python，具备实验设计与数据分析能力
• 了解高性能计算、分布式系统或并行计算至少一个方向

申请策略

• 在简历中量化你的性能优化成果（如延迟降低XX%、吞吐提升XX倍）
• 关注字节跳动Seed团队的技术博客或开源项目，面试中展示你对团队工作的了解
• 突出在计算机体系结构、GPU/NPU性能优化或硬件仿真方面的项目经验
• 如果有LLM训练或推理加速的实际案例，务必详细描述
• 强调数据分析、ROI评估相关的工作成果
• 深入学习GPU/NPU软件栈（如CUDA、ROCm、Triton）
• 了解主流AI加速卡（如NVIDIA、AMD、寒武纪）的硬件特性
• 补充业务ROI分析方法，如TCO建模

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出量化数据
• 结构化分析：先拆解问题维度（性能、成本、迁移），再逐一给出评估方法
• 对比思维：列出候选方案的利弊，结合业务场景给出建议
• 如何对一个LLM推理任务进行硬件性能建模？请举例关键指标
• 比较GPU和NPU在训练LLM时的优缺点
• 如果引入一款新的AI加速卡，你会如何评估其ROI？
• 描述一次你通过性能分析找到硬件瓶颈并优化的经历
• Roofline模型是什么？如何用于AI加速卡评估？