硬件加速训练AI Infra工程师-Data

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深入自研硬件与框架优化，成为AI Infra领域专家，主导下一代训练系统设计
• 架构师路线：从单卡优化扩展到大规模集群（千卡级），成为分布式训练架构师
• 横向扩展：可转向AI芯片设计、编译器开发或大模型训练算法等方向
• 负责自研AI加速器训练框架的开发（如Torch、Megatron、Dtensor），实现大模型在自研硬件上的高效训练
• 对接内部大模型团队（如豆包、Seedance），提供训练任务支持，解决分布式训练中的通信、计算瓶颈
• 开发并优化DP、SP、TP、PP等分布式并行策略，提升大规模集群训练效率
• 研发通信与计算融合算子，进行性能调优，最大化硬件利用率
• 精通PyTorch、Megatron-LM、FSDP、VeRL等分布式训练框架，理解其底层实现原理
• 深入掌握数据并行、模型并行、流水线并行等分布式训练模式，具备实践调优经验
• 具备GPU、NPU等硬件加速器上的训练开发经验，熟悉Torch Compiler、算子开发、编译优化
• 较强的独立解决问题能力和学习能力，能快速定位并解决系统级性能问题

申请策略

• 面试前准备一个完整的分布式训练性能优化案例，从问题分析到解决方案，展示系统性思维
• 关注字节跳动自研硬件（如火山引擎的芯片）的技术动态，可在面试中展现对硬件趋势的理解
• 突出分布式训练框架（PyTorch、Megatron）的深入使用和二次开发经验，最好有源码贡献
• 强调硬件加速器（GPU/NPU）上的算子开发、性能调优项目，量化性能提升指标
• 展示大模型训练的实际落地案例，包括集群规模、并行策略、遇到的问题及解决方案
• 体现对计算机体系结构、编译原理的扎实理解，例如参与过Torch Compiler相关工作
• 系统学习CUDA编程与GPU架构（如果之前偏非GPU），掌握Tensor Core、SM使用
• 深入了解Megatron-LM源码，特别是TP/PP/DP的实现细节，尝试进行二次开发或改造

面试指南

• 结构化回答：先阐述原理（如TP切分维度、通信模式），再结合实践经验给出优化方案（如通信计算重叠、减少同步点）
• 项目故事法：用STAR（情境-任务-行动-结果）框架描述优化案例，突出量化指标（如吞吐提升30%）
• 系统思维：回答多选方案时，列出各方案优缺点（如通信与计算平衡、内存占用、易用性），展现权衡能力
• 请解释Megatron-LM中的张量并行（TP）与流水线并行（PP）的实现差异及适用场景
• 在分布式训练中，通信瓶颈如何定位？你会如何优化all-reduce操作？
• 描述一次你在GPU/NPU上做算子融合优化的经历，具体做了哪些工作，效果如何？
• 如何看待自研硬件训练框架的挑战？从软件栈角度你会如何设计以兼容不同硬件？
• 如果训练任务出现显存不足，你会从哪些角度排查和解决？