GPU Kernel Development Engineer

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深入GPU内核和编译器领域，成为AMD内部或业界的算力优化专家
• 架构师路线：从单一内核优化扩展到整个深度学习编译栈（如Triton、Graph Compiler），设计下一代AI加速方案
• 管理路线：积累经验后带领团队负责GPU软件栈的某个方向，或转向技术项目经理协调跨团队合作
• 编写和优化GPU内核代码，针对深度学习算子进行性能调优，最大化AMD GPU的计算效率
• 与开源社区协作，将优化代码合并到PyTorch、TensorFlow等主流框架中，推动AI基础设施发展
• 参与多GPU和多节点分布式系统性能优化，解决大规模训练和推理的瓶颈问题
• 使用编译器技术（如LLVM）和工具（如ROCm）提升深度学习流水线的整体性能
• 精通C++和Python，熟悉Linux开发环境，具备高性能计算编程能力
• 深刻理解GPU架构（如AMD GCN/RDNA），熟练使用HIP、CUDA或汇编进行内核开发
• 有深度学习框架内部实现经验，了解TensorFlow/PyTorch的计算图和算子注册机制
• 掌握性能分析工具，具备系统级调试和性能调优能力，能定位内存带宽、计算延迟等瓶颈

申请策略

• 关注AMD GPU的开发者博客和白皮书，展示你对AMD技术路线的热情
• 在简历和面试中强调你解决性能问题的系统方法，比如如何分析瓶颈、设计实验、迭代优化
• 突出GPU内核开发项目经历，明确展示性能提升数据（如吞吐量提高X%，延迟降低Yms）
• 列出参与开源框架贡献的Pull Request链接，强调在TensorFlow/PyTorch中的具体优化模块
• 详述C++/Python编程能力，附带性能分析工具（如Nsight、Perf）的使用经验和成果
• 如有编译器或汇编优化经验，单独列出相关项目，展示对底层技术的深入理解
• 学习AMD ROCm软件栈，动手搭建环境并运行HIP样例，熟悉HIP与CUDA的异同
• 研究深度学习框架的Kernel注册机制，尝试自己编写一个简单的算子并集成到PyTorch中

面试指南

• 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述案例，重点突出量化指标和迭代过程
• 对于对比类问题，先说出通用原理，再列出差异点，最后举例说明在实际项目中的选择考量
• 对于设计类问题，从内存访问模式、计算量、并行度、指令级优化等维度展开分析
• 请描述一个你优化GPU内核的案例，如何发现瓶颈，做了什么优化，效果如何？
• HIP和CUDA在内存管理和同步机制上有哪些主要区别？如何实现跨平台兼容？
• 解释一下Warp/Wavefront的概念，以及它在性能优化中如何利用？
• 给定一个简单的卷积算子，你会如何设计GPU Kernel来最大化性能？
• 你如何评价一个深度学习框架的算子性能？常用的profiling工具有哪些？