模型推理优化开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向资深高性能计算专家、AI基础架构架构师方向发展
• 或转型为AI系统团队的技术负责人，主导底层推理引擎的演进
• 研发深度学习推理的高性能计算库，提升底层计算效率
• 针对CNN和Transformer等主流模型，在CUDA平台上进行深度的算子与推理流程优化
• 精通C++与CUDA编程，深入理解计算机体系结构与高性能计算原理
• 熟悉PyTorch、ONNX、TVM等深度学习框架及计算图的底层运行机制

申请策略

• 准备一份详细的性能优化项目作品集，面试时可能会涉及手写CUDA Kernel或现场推导计算图优化逻辑
• 重点突出CUDA编程经验、算子优化案例及具体的性能提升指标（如延迟降低、吞吐提升）
• 展示ACM/ICPC等竞赛获奖经历，证明算法与代码实现能力
• 深入学习TVM或TensorRT等推理引擎的底层原理，了解最新GPU架构的特性
• 补充Transformer模型推理优化（如KV Cache、FlashAttention）的前沿知识

面试指南

• 采用STAR法则，重点突出“发现问题-分析瓶颈（如内存墙、计算墙）-设计优化方案（如Shared Memory、向量化、循环展开）-量化收益”的完整闭环
• 请详细描述一个你做过最复杂的CUDA算子优化案例，遇到了什么瓶颈，如何解决的？
• Transformer模型在推理时有哪些常见的优化手段（如KV Cache、FlashAttention等）？
• TVM的编译流程是怎样的？如何自定义一个Pass来优化计算图？
• C++中内存对齐和缓存命中率对性能有什么影响？如何排查内存带宽瓶颈？
• 复习计算机体系结构、CUDA编程模型及主流深度学习框架的底层推理机制
• 准备纸笔或白板，准备现场手写简单的CUDA Kernel或优化算法