AI Inference/GPU Kernel Engineer

优缺点分析

角色解读

• 深入GPU底层技术，成为内核优化领域的专家，主导关键模块的性能突破
• 横向扩展到AI加速器、CPU架构等相邻领域，成为系统级性能架构师
• 在AMD内部可向技术负责人或经理方向发展，带领团队定义下一代计算技术
• 与架构专家协作，针对AI推理和GPU内核进行性能优化，使用C/C++等语言编写高效代码
• 采用数据驱动的方法分析瓶颈，设计并实施优化方案，参与新硬件（如ASIC）的验证与调试
• 跟踪行业技术趋势，将新算法和架构应用于AMD产品，提升竞争力
• 扎实的C/C++编程能力，熟悉面向对象设计和高质量代码编写
• 理解现代并发编程和线程API，具备操作系统（Windows/Linux）开发经验
• 掌握常用的开发工具如调试器、GitHub和性能分析器，能够快速定位问题

申请策略

• AMD非常看重文化契合度（直接、谦逊、协作），面试中展示技术热情的同时，要体现团队合作精神
• 关注AMD的AI战略和最新产品（如MI系列GPU），在面试中表达对技术的理解和兴趣
• 突出C/C++项目经验和性能调优成果，最好有具体的数据（如优化后吞吐量提升百分比）
• 强调并发编程、操作系统内核相关经历，以及使用GitHub、性能分析工具等开发流程的熟练度
• 如有GPU编程（CUDA/ROCm）经验，务必重点展示
• 系统学习计算机体系结构（缓存、内存模型、指令流水线），理解GPU架构基础
• 实践并发编程和多线程调试，熟悉Linux内核模块或驱动开发
• 了解AMD ROCm平台和AI推理框架（如TensorRT、ONNX Runtime）的底层原理

面试指南

• 对于优化类问题，使用STAR法则，强调问题背景、测量方法、优化动作和量化结果
• 对于技术原理问题，先给出清晰定义，再举例说明应用场景和性能权衡，体现深度思考
• 对于开放性问题（如行业趋势），结合AMD产品和技术路线，展现你的研究兴趣
• 请描述一个你进行的性能优化项目，你使用了哪些工具和技术？如何衡量改进效果？
• C++中虚函数、多态的实现原理？在性能敏感场景下如何避免开销？
• 解释GPU并行计算的基本架构，线程束（warp）和共享内存如何影响性能？
• 如何调试一个多线程死锁问题？请描述你的步骤
• 你如何看待AI推理对GPU的需求变化？AMD的GPU在这方面有什么优势？