LLM算子开发工程师(J10694)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕算子优化与AI编译领域，成为性能优化或异构计算领域的专家
• 系统架构师路线：深入理解芯片硬件与软件栈，负责AI计算框架或编译器的整体架构设计
• 跨领域拓展：凭借对底层硬件和上层算法的双重理解，可转向芯片设计、AI框架研发等更广阔的领域
• 针对大语言模型（LLM）的特定计算需求，设计和开发高性能的底层算子库
• 在AI编译器中实现并优化这些算子，使其能高效运行在CPU、DSP、RISC-V向量单元等异构硬件上
• 跟踪最新的LLM算法和硬件发展，持续丰富算子库以支持新的模型和数据类型，最终实现端侧设备的高效推理部署
• 精通至少一种AI推理框架（如llama.cpp, TensorRT-LLM）的底层开发或使用经验
• 具备扎实的系统编程能力，熟练使用C/C++和Python进行高性能代码开发
• 深入了解AI编译原理（如IR、后端优化）和模型量化（INT8/FP16等）技术
• 熟悉特定硬件（如Cadence DSP、RISC-V向量扩展）的指令集和编程模型者优先

申请策略

• 仔细研究黑芝麻智能的芯片产品（如A1000系列）及其技术白皮书，了解其硬件架构特点
• 在面试前，尝试针对一个常见的LLM算子（如Attention或MatMul）进行跨平台的性能分析
• 准备展示自己解决复杂系统性能问题的思路和案例，这比单纯罗列技能更重要
• 重点突出在LLM推理优化、算子开发、AI编译器等项目的具体贡献和性能提升数据
• 清晰列出熟悉的硬件平台（DSP、RISC-V GPU）和相关的开发经验
• 展示使用C/C++和Python进行高性能计算和系统级编程的项目案例
• 系统性地学习或复习编译原理，特别是与AI编译器（TVM, MLIR）相关的内容
• 深入研究一种可编程AI加速单元的架构与编程模型，如通过开源项目实践

面试指南

• 使用STAR法则（Situation, Task, Action, Result）结构化地讲述项目经验，突出技术难点和量化成果
• 回答技术适配问题时，从‘算法理解 -> 计算映射 -> 数据布局 -> 指令优化 -> 内存管理’等系统层面展开
• 对于编译原理相关问题，可以结合对TVM或MLIR等具体框架的理解，说明从高级语言到硬件指令的转换过程
• 请描述一个你参与的LLM算子性能优化案例，遇到了什么瓶颈？你是如何分析并解决的？
• 如何将一个在CPU上实现的算子，适配并优化到DSP或RISC-V向量扩展指令集上？需要考虑哪些关键因素？
• 你对AI编译器（如TVM）的后端代码生成流程有什么理解？如何将一个自定义算子集成进去？
• 在端侧设备有限的内存和算力下，进行LLM推理部署时，你通常会从哪些方面考虑优化？
• 请解释一下FP16、INT8等量化技术对算子实现和性能的影响