智算系统架构师

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：资深架构师 → 首席科学家/技术总监
• 管理路线：架构团队负责人 → 技术VP/CTO
• 行业横向：可转向AI芯片公司、大型互联网企业或科研机构
• 负责智算基础设施的整体架构设计，包括高性能计算集群、存储、网络等
• 规划千卡级国产AI芯片集群，优化组网方案和资源调度
• 参与大模型训练与推理平台的架构设计，提升算力利用率和模型性能
• 跟踪液冷、能效管理等前沿技术，推动智算中心绿色化建设
• 精通并行计算与性能优化，掌握数据并行、张量并行等策略
• 熟悉主流大模型训练框架（PyTorch、Megatron-LM等）及推理优化工具
• 了解国产AI芯片（昇腾、寒武纪）技术特性，具备大规模集群设计经验
• 具备智算中心基础设施知识，如液冷散热、PUE优化

申请策略

• 央企招聘流程较长，耐心跟进，同时准备技术面试中的系统设计题
• 了解中远海运集团的数字化转型方向，将个人经验与其业务结合
• 突出智算集群架构设计经验，量化项目规模（如千卡集群、PUE值等）
• 详细描述并行优化实战案例，展示MFU提升效果
• 强调对国产芯片生态的理解，列出具体芯片型号与组网方案
• 补充液冷散热与能效管理知识，可考取相关认证
• 深入学习最新推理优化框架（如vLLM、TensorRT-LLM）

面试指南

• 系统设计类：明确需求（规模、能耗、预算）→ 分层设计（计算/存储/网络）→ 关键技术选型（芯片、互联、冷却）→ 性能估算与权衡
• 性能优化类：识别瓶颈（通信、计算、内存）→ 选择并行策略 → 实施优化（算子融合、梯度压缩）→ 量化收益（MFU提升）
• 请设计一个千卡级AI训练集群的架构，包括计算、存储、网络方案
• 你在并行训练中如何优化MFU？请分享一个具体的优化案例
• 比较昇腾与NVIDIA GPU在组网和性能上的异同
• 智算中心的液冷方案有哪些类型？如何选择？
• 如何评估大模型推理服务的延迟与吞吐量？
• 复习并行计算与分布式训练原理，熟悉Megatron-LM等框架架构