SRCX-高性能算子开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 从算子开发工程师起步，逐步深入AI芯片底层技术，成为高性能计算专家
• 可向技术专家或架构师方向发展，负责整体性能优化方案设计
• 有机会参与前沿AI模型部署优化，积累大模型端侧部署经验
• 负责端侧AI高性能算子的开发，包括算子实现、优化和仿真，确保在NPU等硬件上高效运行
• 进行性能分析和优化，利用OpenCL、CUDA等并行计算技术提升算子执行效率
• 参与深度学习及大语言模型高性能算子库的开发，支持端侧AI应用
• 扎实的计算机体系结构和操作系统理论基础，理解硬件工作原理
• 精通C/C++/Python编程，熟悉数据结构与算法，具备良好的代码能力
• 有OpenCL、CUDA或NPU算子开发经验者优先，熟悉并行计算和性能优化技术

申请策略

• 关注三星电子研究所的招聘动态，了解其研究方向
• 面试时展示对性能优化的热情和实际案例
• 突出计算机体系结构、操作系统等课程成绩或项目经验
• 强调C/C++/Python编程能力，展示相关项目或竞赛经历
• 如有OpenCL、CUDA或NPU开发经验，务必详细描述优化成果
• 提及深度学习或大语言模型相关项目，体现对AI领域的理解
• 提前学习CUDA或OpenCL编程，尝试编写简单的算子优化代码
• 复习计算机体系结构、操作系统核心概念，准备笔试面试

面试指南

• 对于优化类问题，可以按照“分析瓶颈-提出方案-实施优化-验证效果”的框架回答
• 对于架构类问题，从硬件原理出发，结合具体例子说明
• 对于项目经验问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述
• 请解释CPU和GPU在架构上的主要区别，以及它们对算子性能的影响
• 如何优化一个矩阵乘法算子？请描述你的优化思路
• 你使用过CUDA或OpenCL吗？请分享一个你优化过的算子案例
• 什么是内存带宽？在算子优化中如何考虑内存访问模式？
• 你对NPU架构有何了解？端侧AI算子的挑战有哪些？