大模型训练优化TL

优缺点分析

角色解读

• 从技术专家向技术总监或首席科学家方向发展
• 在自动驾驶与AI大模型领域积累深厚的底层优化经验，成为行业稀缺的AI系统架构与优化专家
• 负责自动驾驶感知与预测前沿算法的研发与落地
• 主导模型压缩、训练及推理优化方案的设计与工程实现
• 跟踪评估主流深度学习框架，带领团队攻克分布式训练与AI加速技术难题
• 精通C++与Python，具备扎实的计算机体系结构知识与出色的编程能力
• 熟练掌握至少一种深度学习框架，拥有框架开发及分布式训练经验
• 熟悉CUDA/TensorRT等AI加速库，具备Linux环境下的开发能力

申请策略

• 提前了解初速度在自动驾驶感知、预测及大模型方面的最新技术博客或开源项目，面试时可针对其业务痛点提出优化思路
• 突出在深度学习框架开发、模型压缩或推理加速方面的具体项目成果与性能提升数据
• 强调分布式训练、模型并行等大规模集群优化经验
• 展示带领技术团队或主导核心模块开发的经历
• 深入学习主流大模型架构的底层算子优化与显存管理技术
• 了解最新的分布式训练框架的源码与优化策略

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出量化指标（如推理延迟降低比例、吞吐量提升倍数）
• 对于技术问题，从底层原理（如GPU架构、内存层级）出发，结合具体代码或框架特性进行解答
• 请详细描述一个你主导过的模型压缩或推理优化项目，具体提升了多少性能？
• 在分布式训练和模型并行方面，你遇到过哪些显存或通信瓶颈？是如何解决的？
• 对比目前主流的深度学习框架，它们在底层实现和性能优化上有什么差异？
• 作为TL，你如何平衡技术预研与业务交付的压力？如何指导团队成员成长？
• 复习CUDA编程模型、TensorRT优化流程以及分布式训练中的通信原语
• 准备具有挑战性的技术攻坚案例，展现解决复杂系统问题的能力