高性能算子开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：你可以成长为AI性能优化、异构计算或芯片架构领域的资深专家，甚至参与前沿芯片的架构定义
• 管理路线：在积累足够的技术深度和项目经验后，有机会转向技术管理岗位，负责团队或项目的技术方向
• 你将负责设计和实现运行在AI芯片或终端设备上的高效计算算子（算子是AI模型的基本计算单元）
• 通过深入理解计算机体系结构和算法，对现有算子进行性能分析与优化，以最大化硬件利用率，提升模型推理速度
• 参与算法仿真工作，验证算子设计的正确性与性能目标
• 你需要扎实的计算机基础，特别是对CPU/GPU/NPU等计算架构有深入理解，这是进行性能优化的前提
• 你必须精通C/C++或Python编程，并熟练掌握常用的数据结构与算法，以编写高效、稳定的底层代码
• 了解并有实际应用OpenCL、CUDA等并行计算框架或AI加速器开发经验将是显著的加分项

申请策略

• 研究三星半导体在AI芯片（如Exynos NPU）和HBM内存等领域的技术动态，面试时能体现你的行业关注
• 准备一个能清晰阐述你在某个项目中如何分析和解决性能瓶颈的故事，体现你的问题解决思路
• 突出与C/C++/Python相关的课程设计、项目或竞赛经历，特别是涉及算法实现、性能调优或底层开发的案例
• 明确列出已掌握的体系结构、操作系统相关课程知识或自主学习成果
• 如有使用CUDA、OpenCL或参与过任何与AI推理、模型优化相关的项目，务必详细描述你的贡献和成果
• 系统复习计算机体系结构（如流水线、缓存、多核架构）和操作系统（如进程、内存管理）的核心知识
• 动手实践：学习或深入使用CUDA/OpenCL进行简单的并行计算编程，尝试优化一个矩阵乘法或卷积算子
• 了解主流AI推理框架（如TensorRT、ONNX Runtime）及其中算子优化的基本原理

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化描述你的项目经验
• 回答概念问题时，先给出准确定义，再结合实际场景或例子（如卷积算子优化）进行阐述
• 对于技术问题，可以结合具体代码或场景描述思考过程，即使有疏漏也能展现逻辑性
• 请介绍一个你参与过的最复杂的算法优化或性能调优项目，你是如何定位瓶颈并解决的？
• 如何理解‘算子’这个概念？在AI推理中，一个算子性能的好坏如何影响整个模型？
• 请解释一下计算机缓存（Cache）的工作原理，以及在编写高性能代码时应如何利用缓存？
• 你了解CUDA编程模型吗？请简述一个内核函数（kernel）是如何在GPU上执行的
• 为什么大语言模型的推理对算子性能有如此高的要求？