GPU Kernel Development Engineer

优缺点分析

角色解读

• 可以深耕GPU内核优化方向，成为计算架构专家，主导下一代GPU的AI加速方案
• 向系统架构师发展，负责大规模分布式训练系统的整体设计与优化
• 也可以转向深度学习框架核心维护者角色，成为TensorFlow或PyTorch的顶级贡献者
• 您是深度学习与GPU硬件的桥梁，核心工作是编写和优化GPU内核（Kernel），让AI模型在AMD GPU上跑得更快
• 您需要直接修改TensorFlow和PyTorch等框架的底层代码，确保它们充分利用AMD GPU的算力
• 您会参与分布式计算优化，让模型能在多GPU甚至多节点集群上高效训练和推理
• 除了技术开发，您还需要与内部团队和开源社区协作，推动优化代码合并到上游版本
• 扎实的C++和Python编程能力是基础，尤其需要精通GPU编程，包括HIP、CUDA甚至汇编
• 对深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的内部机制有深入理解，能够修改其底层算子
• 熟悉GPU体系结构（如AMD的GCN、RDNA），了解内存层次、线程调度等优化要点
• 具备编译器知识（LLVM/ROCm）和性能调优经验，能够从编译器和系统层面提升性能

申请策略

• AMD非常看重文化契合（协作、直接、谦逊），面试中要展现团队合作精神和开放态度
• 提前了解AMD GPU产品线（如MI系列）和ROCm生态，展示对该平台的热忱
• 突出GPU内核优化项目：详细描述你优化过的Kernel，包括性能提升数据（如延迟降低百分比、吞吐量提升）
• 强调开源贡献：列出你在TensorFlow、PyTorch或其他相关项目的PR和贡献，附上链接
• 展示深度学习框架修改经验：例如自定义算子、图编译器集成等，体现对框架底层的理解
• 写明编译器调优经验：如使用LLVM、ROCm进行编译优化，或参与过编译器项目
• 如果尚未熟悉AMD平台，建议先学习HIP编程和ROCm工具链，可以在AMD ROCm官方文档中实践
• 补充分布式训练知识，了解NCCL/RCCL等通信库，以及模型并行和数据并行策略

面试指南

• 对于性能优化问题，采用“分析-瓶颈-方案-验证”的结构：先描述性能分析工具（如roofline model），定位瓶颈，再给出优化措施（如共享内存、向量化），最后用数据证明效果
• 对于框架集成问题，展示对框架算子注册机制的了解，说明如何编写GPU内核并绑定到Python接口，并提及跨平台兼容性考虑
• 对于分布式问题，从数据并行、模型并行和流水线并行三个维度分析，结合实际场景给出权衡，并提及常用库（如RCCL）
• 请描述你优化过的一个GPU内核，从分析到实现的具体步骤，以及如何测量性能提升？
• 你如何将一个新的深度学习算子集成到PyTorch中，并确保它在AMD GPU上高效运行？
• 解释一下GPU内存层次结构（全局内存、共享内存、寄存器等）对内核性能的影响？
• 在分布式训练中，如何平衡计算和通信开销？你会使用哪些技术？
• 你如何看待编译器在深度学习加速中的角色？请举例说明LLVM或ROCm的使用