GPU Kernel Software Engineer

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路径：深耕GPU计算和AI编译器领域，成为公司或行业内的架构师或首席工程师
• 技术管理路径：在积累深厚技术功底后，转向带领技术团队，负责AI软件栈的规划与交付
• 行业拓展路径：凭借在AI硬件软件协同的稀缺经验，可向更广泛的AI基础设施、高性能计算或芯片设计领域发展
• 开发和优化运行在AMD GPU上的深度学习框架（如VLLM、PyTorch），提升AI模型的训练和推理效率
• 使用Triton、CUDA、HIP等工具编写和优化底层的GPU计算内核，直接与硬件交互以实现高性能
• 与内部库团队及开源社区紧密合作，分析性能瓶颈，并将优化方案贡献到上游项目
• 负责将前沿的深度学习模型在AMD硬件平台上成功部署和性能调优
• 精通C++或Python，具备扎实的软件工程能力，包括调试、性能分析和设计
• 深入理解GPU架构，并熟练掌握至少一种GPU编程语言（CUDA/HIP/Triton）
• 熟悉主流深度学习框架（如PyTorch）及其生态，具备模型和计算图优化的经验
• 拥有在大型软件项目中独立工作、定义目标并推动开发的能力

申请策略

• 深入了解AMD在AI计算领域的战略和产品线（如MI系列GPU），在面试中展现你对公司业务的认知
• 仔细阅读AMD的“负责任AI政策”，理解其企业文化中对技术伦理的重视
• 重点突出与GPU编程（CUDA/HIP/Triton）相关的项目经验，详细描述优化工作和性能提升的具体指标
• 展示在深度学习框架（PyTorch等）上进行开发、优化或模型部署的实际案例
• 如有开源项目贡献经历，特别是与AI/GPU相关的，务必写明项目名称、你的角色和具体贡献
• 强调独立负责技术模块、定义并解决复杂问题的能力，用 STAR 原则描述项目经历
• 如果对Triton或MLIR编译器栈不熟，可提前学习相关教程并尝试编写简单的优化Pass或算子
• 深入研究一两个主流AI模型（如LLaMA、Stable Diffusion）在GPU上的计算图和内存访问模式

面试指南

• 对于技术问题，采用“背景-任务-行动-结果”的结构回答，重点突出你的分析思路、技术决策和量化结果
• 对于架构或设计类问题，先阐述核心原理和权衡点，再结合具体场景给出你的设计方案
• 在回答中展现你的学习能力和对新技术的好奇心，即使对某个工具不熟，也可以分享你的学习路径和理解
• 请描述你过去优化过一个GPU内核或深度学习模型性能的具体案例，遇到了什么瓶颈，你是如何分析和解决的？
• CUDA编程中，shared memory和global memory的使用场景和优化策略有哪些？请举例说明
• 如何将一个基于PyTorch和CUDA编写的自定义算子，移植到AMD平台并使用HIP实现？
• 你如何诊断一个深度学习模型在训练或推理时的性能瓶颈？会使用哪些工具和方法？
• 请谈谈你对Triton编程语言或MLIR编译器框架的理解，它们相比直接写CUDA有什么优势？