CUDA性能优化研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向AI基础架构专家、高性能计算架构师方向发展，成为底层算力优化领域的顶尖技术专家
• 深入自动驾驶核心算法部署领域，主导大规模车端/云端推理引擎的演进与落地
• 负责深度学习推理引擎的底层开发与优化，针对CNN和Transformer模型在CUDA架构上进行算子级和系统级的性能调优
• 构建和维护高性能计算库，提升AI模型在实际自动驾驶等场景中的推理效率与资源利用率
• 精通C++与CUDA编程，深入理解计算机体系结构与GPU硬件架构
• 熟悉主流深度学习框架（PyTorch）及推理引擎（ONNX, TVM），具备扎实的算法与数据结构基础

申请策略

• 准备好过往优化案例的详细数据对比（如耗时降低比例、带宽利用率提升等），面试时可能会深入考察底层原理
• 突出在CUDA编程、算子优化、GPU架构理解方面的具体项目经验及性能提升的量化数据
• 若有ACM/ICPC等竞赛获奖经历或顶会论文，务必放在显眼位置以证明算法与工程基础
• 深入学习TVM/MLIR等编译器技术，了解最新GPU架构（如Hopper/Blackwell）的特性
• 提升C++11/14/17及并行计算能力，熟悉内存层级与指令级优化技巧

面试指南

• 采用STAR法则，重点突出“瓶颈分析（Profiling） -> 优化策略（如Shared Memory, 线程合并, 指令级优化） -> 最终收益（量化数据）”的闭环
• 请详细描述一个你主导的CUDA算子优化案例，你是如何分析瓶颈并提升性能的？
• CNN和Transformer在CUDA上的推理优化有哪些不同的侧重点和常用技巧？
• 熟悉TVM或ONNX Runtime的底层执行图优化和内存管理吗？请举例说明
• 如何定位和解决GPU内存带宽瓶颈或计算单元利用率不足的问题？
• 复习GPU硬件架构（如Warp, SM, 内存层级）及CUDA编程模型，准备1-2个深度优化的项目案例
• 了解初速度在自动驾驶感知/规划算法上的部署需求，思考车端算力受限场景下的优化策略