英特尔
AI GPU Arch Perf Optimization Intern
AI GPU Arch Perf Optimization Intern
发布于 9 小时前实习/见习
实习生仅现场办公性能优化
性能优化
Ai系统
Gpu架构
并行计算
性能优化
性能剖析
软硬件协同
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
前沿算力技术栈、平台发展资源丰厚、现场办公节奏明确、侧重底层性能优化的硬核实习岗
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
7.0千
比性能优化中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
55 个在招
市场机会
选择不多
上海 · 性能优化 · 10 个在招
职位详情
关于这个职位
负责英特尔数据中心GPU平台的性能优化工作，通过分析和调优核心计算内核（如GEMM、Attention）来支持AI与高性能计算
参与AI推理/训练工作负载的复现与验证，利用性能分析工具定位计算、内存瓶颈，并为下一代GPU架构设计与软硬件协同提供数据支撑
最低要求
正在攻读计算机科学、计算机工程、电气工程或相关技术领域的学士学位，具备0-1年通过实习、学术项目、课程或实践培训获得的AI或GPU领域动手经验
或正在攻读上述专业的硕士学位，无 prior professional experience
熟练掌握 Python，用于数据分析、实验或工具开发
扎实掌握 AI 基础知识，包括常见模型和算法
具备计算机系统基础常识（如 CPU/GPU 架构、内存系统及性能分析）
工作职责
分析与优化面向AI及数值计算的核心GPU计算内核（例如 GEMM、Attention、算子融合）
复现代表性的AI推理与训练工作负载，用于GPU IP验证
执行GPU性能剖析与分析，识别计算、内存及流水线瓶颈
构建性能画像与模型，以深入理解架构级别的性能表现
提供工作负载与内核级别的深度洞察，支持GPU架构设计及软硬件协同开发工作
优先资格
具有 GPU 内核或编程模型（如 CUDA、OpenCL、SYCL 或 Triton）的使用经验
接触过性能优化、编译器技术或并行计算相关的课程、研究或实习
具备出色的分析与问题解决能力，能够从性能分析数据中提炼洞察
对 AI 系统与基础设施有浓厚兴趣，不局限于模型层面的开发
能够在跨职能工程团队中高效协作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接参与英特尔核心GPU产品线，接触前沿硬件架构与AI算力生态
- 获得顶尖半导体企业的系统化工程训练与导师指导
- 技术栈贴合当前AI大模型爆发期的底层算力需求，行业前景广阔
- 需同时理解上层AI算法与底层硬件特性，知识跨度较大
- 性能调优依赖大量数据驱动与反复实验，对耐心与细致度要求高
- 现场办公模式固定，需适应快节奏的工程交付周期
- 适合对计算机体系结构、底层性能优化有强烈兴趣，且具备扎实编程与数理基础的理工科在校生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向AI系统工程师、GPU架构师或高性能计算专家方向发展
- 深入底层软硬件协同设计，积累芯片级性能优化经验
- 可转向AI基础设施、编译器优化或云原生算力平台领域
- 负责AI与高性能计算场景下GPU计算内核的性能分析与调优工作
- 复现并验证AI推理/训练工作负载，定位系统级性能瓶颈
- 构建性能模型与画像，为下一代GPU硬件架构设计提供数据支撑
- 扎实的Python编程能力，能够进行数据处理与自动化实验
- 熟悉GPU架构原理、内存层级及主流性能剖析工具
- 掌握AI基础算法与常见模型结构，理解计算密集型任务特征
- 具备跨团队协作能力与系统性问题排查思维
申请策略
- 提前了解英特尔Arc GPU或Xeon Scalable处理器的最新架构特点
- 关注公司在AI加速与软硬件协同方面的公开技术白皮书或演讲
- 突出AI/深度学习项目经历，明确说明使用的框架、模型规模及优化手段
- 展示Python脚本开发、性能分析工具使用或GPU/CUDA编程的具体成果
- 强调在复杂系统中定位瓶颈、量化提升效果的数据化案例
- 补充GPU并行计算编程基础（如CUDA/OpenCL核心概念）
- 学习主流性能剖析工具（如Nsight Systems/Compute、VTune）的使用方法
- 强化Linux环境与命令行操作熟练度，熟悉基础编译与调试流程
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，重点突出问题分析路径、工具选择依据与量化结果
- 结合具体代码或架构图解说明技术细节，展现底层原理理解深度
- 强调数据驱动决策思维，用基准测试（Benchmark）数据佐证优化有效性
- 请描述一次你通过性能分析定位并解决系统瓶颈的经历
- 如何从架构层面理解GEMM或Attention算子的计算与访存特征？
- 如果让你设计一个GPU性能监控指标体系，你会关注哪些维度？
- 在跨部门协作中，当硬件团队与软件团队的优化目标冲突时如何处理？
- 复习计算机组成原理中缓存层次、流水线、SIMD等核心概念
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活45
使命价值75
薪资福利
70中等
作为跨国巨头企业的实习岗位，提供符合市场水准的实习津贴与完善的合规保障，虽非高薪全职岗，但平台背书与稳定性较强。
薪资信号市场水准 (5.5–7.5千/月)
成长发展
85较高
岗位深度聚焦GPU架构与AI性能优化，处于算力基础设施前沿，能提供稀缺的软硬件协同实战经验与清晰的工程师成长路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、GPU架构、性能优化、CUDA、OpenCL、SYCL、Triton、AI系统、并行计算
业务类型profit_center
工作生活
45较低
JD明确要求现场办公(on-site presence)，未提及弹性工时或远程选项，工作节奏受工程交付周期影响，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
致力于推进大规模计算与连接技术，直接赋能AI与云计算基础设施，具有显著的行业价值与技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号advancing computing and connectivity at scale、power the digital world
创新程度积极采用新技术
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