异构应用研究员/工程师（西安）(J10525)

优缺点分析

角色解读

• 可向高性能计算专家或AI系统架构师方向发展，深入异构计算技术栈
• 积累项目经验后，有机会晋升为技术负责人或研发经理，带领团队攻克技术难题
• 通过持续学习和技术创新，成为行业内在算法优化和异构计算领域的权威
• 负责在异构计算平台（如GPU、FPGA）上进行算法优化和移植，提升计算效率
• 专注于人工智能框架（如TensorFlow、Caffe）的移植和性能调优，确保模型在异构硬件上高效运行
• 参与数学库优化开发，解决实际工程中的算法瓶颈问题
• 精通C/C++/Python编程，具备扎实的数据结构和算法基础，能独立完成算法分析和实现
• 熟悉CUDA/HIP/OpenCL/MPI等并行计算技术，有高性能计算开发或优化经验
• 了解深度学习框架（如TensorFlow、MXNet）的底层原理，能进行框架级别的优化
• 具备良好的英文文献阅读能力，能跟踪前沿技术并实现相关算法

申请策略

• 了解中科曙光在异构计算和AI领域的最新研究方向，面试时展现对公司的兴趣
• 准备一个算法优化的完整项目案例，清晰阐述问题、方案、实施过程和结果
• 重点突出C++/Python项目经验，尤其是算法优化或并行计算相关的实践案例
• 展示在CUDA/HIP等平台上的开发经历，或深度学习框架的使用和优化成果
• 强调解决复杂问题的能力，如性能瓶颈分析、数学库优化等具体成就
• 加强CUDA或HIP等GPU编程技能，通过在线课程或实际项目提升并行计算能力
• 深入学习一个主流深度学习框架（如TensorFlow）的源码，理解其底层优化机制
• 练习阅读英文技术论文，并尝试实现论文中的算法以增强实战能力

面试指南

• 使用STAR方法（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目经验，突出技术难点和优化效果
• 结合具体技术点（如内存合并、线程块划分）阐述优化思路，展示扎实的基础知识
• 强调学习能力和解决问题的方法，例如如何通过分析性能瓶颈找到优化方向
• 请描述一个你优化算法性能的项目经历，遇到了哪些挑战？如何解决？
• 解释一下CUDA编程模型中的线程层次结构，以及如何优化内存访问？
• 如果需要将一个深度学习模型从CPU移植到GPU，你会考虑哪些关键因素？
• 如何评估和优化异构平台上的程序性能？请举例说明
• 你如何保持对前沿技术的跟踪？最近读过什么相关的论文？