英特尔
AI GPU Arch Perf Analysis Intern
AI GPU Arch Perf Analysis Intern
发布于 6 小时前实习/见习
实习生仅现场办公高性能计算
高性能计算
Cuda
Gpu架构
内核优化
并行计算
性能分析
软硬件协同设计
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
顶尖芯片厂核心架构实习，技术前沿成长极快，但要求驻场办公且工作强度不低
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
6.0千
比高性能计算中位数低
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
选择适中
北京 · 高性能计算 · 45 个在招
职位详情
关于这个职位
负责英特尔GPU计算架构团队的AI性能分析工作
主要使用真实AI负载对核心GPU计算内核进行分析与优化，复现AI推理和训练任务以验证GPU IP
通过性能剖析识别计算、内存及流水线瓶颈，构建性能模型，为下一代Intel GPU及AI加速器的软硬件协同设计提供底层架构洞察
最低要求
目前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、硕士或博士学位
熟练掌握Python用于分析、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
对GPU架构、GPU编程、并行计算和性能优化有浓厚兴趣
具备计算机系统基础知识，如CPU/GPU架构、内存系统和性能分析
工作职责
分析和优化用于AI和数值负载的核心GPU计算内核（例如GEMM、Attention、算子融合）
复现代表性的AI推理和训练负载，用于GPU IP验证
执行GPU性能剖析与分析，识别计算、内存和流水线瓶颈
构建性能配置文件和模型，以理解架构级别的性能行为
提供负载和内核级别的洞察，支持GPU架构设计和HW/SW协同设计工作
优先资格
具有GPU内核或编程模型（如CUDA、OpenCL、SYCL、Triton）的使用经验
在性能优化、编译器或并行计算方面有课程、研究或实习经历
具备强大的分析和解决问题的能力，能够从性能剖析数据中进行推理
对模型层开发之外的AI系统及基础设施感兴趣
能够在协作性、跨职能的工程环境中有效工作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接参与英特尔核心GPU架构与AI加速器项目，技术栈前沿且稀缺
- 获得一线芯片大厂底层硬件与系统级开发的实战经验
- 跨职能协作环境利于快速积累工程视野
- 门槛极高，需同时兼顾体系结构理论与AI负载实践
- 性能剖析与内核优化过程容错率低，对底层调试与数据推理能力要求严苛
- 实习周期较短，需快速交付分析结论
- 适合计算机/电子相关专业在读研究生或高年级本科生，对底层硬件、性能调优及AI系统有强烈兴趣，具备扎实数理与编程基础的同学
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向资深GPU架构师、AI系统性能专家或软硬件协同设计工程师发展
- 可深入参与下一代加速器IP定义，或转向AI基础设施、编译器优化等高阶领域
- 聚焦AI负载下的GPU计算内核性能分析与调优
- 复现并验证AI训练/推理任务在GPU上的运行表现
- 通过底层性能剖析定位计算、内存与流水线瓶颈
- 扎实的计算机体系结构基础（CPU/GPU架构、内存层次）
- 精通Python进行数据分析与工具开发
- 熟悉并行计算原理及至少一种GPU编程模型
- 具备AI模型基础与性能剖析工具使用能力
申请策略
- 提前了解英特尔最新GPU架构演进路线及AI加速器产品规划
- 面试前准备1-2个性能优化案例，清晰阐述问题定位与调优思路
- 突出GPU/CPU架构课程成绩或相关项目
- 详细列出Python数据分析与性能剖析工具的使用经验
- 展示并行计算或AI模型部署的实践成果与量化收益
- 补充CUDA/OpenCL编程实战，熟悉常见AI算子（GEMM/Attention）的底层实现
- 学习Linux性能分析工具链与火焰图解读方法
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答
- 先明确性能指标基线，再分层剥离（应用层→运行时→驱动→硬件微架构）
- 结合理论模型量化瓶颈，最后给出可验证的优化假设与预期收益
- 请描述一次你通过性能剖析定位并解决计算或内存瓶颈的经历
- 如何设计实验来评估不同AI负载在GPU上的性能差异？
- 简述CPU与GPU在内存访问和执行模型上的核心区别
- 面对一个未知的GPU内核性能问题，你的标准排查步骤是什么？
- 复习计算机组成原理与体系结构核心考点
职位点评
薪资福利75
成长发展92
工作生活45
使命价值85
薪资福利
75中等
英特尔作为跨国巨头，实习津贴发放规范且略高于市场平均，但实习岗本身不以高薪为核心吸引力，整体薪酬满足度中等偏上。
薪资信号市场水准 (4.5–6.5千/月)
成长发展
92较高
岗位深度绑定英特尔核心GPU架构与AI加速器研发，提供接触行业最前沿硬件设计与性能工程的稀缺机会，技术壁垒高且成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GPU架构、性能分析、Python、CUDA、AI负载、并行计算
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
JD明确要求现场办公，无弹性或远程选项，且芯片底层研发节奏紧凑，实际工作强度可能偏高，WLB保障相对有限。
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
85较高
直接参与下一代AI加速器与GPU平台研发，契合国家算力基础设施发展战略，技术落地具有显著的行业推动力与社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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