大模型推理算子研发-中级算法开发

优缺点分析

角色解读

• 纵向深耕可成为AI基础设施架构师或高性能计算领域技术专家
• 横向拓展可转向大模型训练/推理框架开发、编译器优化或芯片原厂技术支持
• 积累工程经验后有机会带领底层算法团队，负责国产化算力适配战略规划
• 设计主流大模型算子的融合策略，减少计算冗余并提升执行效率
• 针对国产芯片平台进行推理核心算子的底层开发与性能调优
• 跟踪异构计算硬件特性，将算法模型高效映射至实际算力设备
• 精通C/C++与Python语言，具备扎实的底层代码编写与调试能力
• 深入理解GPU/NPU等智能芯片的内存 hierarchy、指令集与并行计算架构
• 掌握大模型推理加速技术，熟悉算子融合、内存复用与通信优化方法

申请策略

• 提前调研目标国产芯片厂商（如华为昇腾、海光、寒武纪等）的技术路线与开发者生态
• 关注公司在信创与人工智能领域的战略布局，面试时可结合国家战略表达技术认同感
• 突出GPU/NPU平台算子开发实战经验，务必量化性能提升指标（如延迟降低百分比、吞吐量提升倍数）
• 详细列出掌握的异构计算框架（如CUDA/MUSA/OpenCL）及大模型推理引擎（如vLLM/TensorRT）使用经历
• 强调解决过的高并发内存瓶颈、算子融合冲突或跨平台兼容性难题的具体案例
• 补充计算机组成原理与编译优化知识，深入理解寄存器分配、向量化指令与缓存一致性机制
• 熟悉主流开源大模型（如Qwen/Llama系列）的Attention机制与KV Cache优化策略
• 动手实践至少一个完整算子开发流程，掌握性能剖析工具（如Nsight Systems/ROCm Profiler）的使用

面试指南

• 采用STAR法则结构化回答：清晰说明项目背景与性能基线，分步骤阐述技术选型、底层优化手段（如内存复用、并行调度、指令级优化）及最终量化收益
• 展现对硬件特性的深度理解，避免泛泛而谈，主动提及遇到的坑点及排查路径，体现工程落地能力
• 结合理论（计算机体系结构）与实践（性能剖析工具数据）交叉验证，展示严谨的技术思维
• 请分享一个你优化过的GPU/NPU算子案例，具体采用了哪些优化手段？最终性能提升了多少？
• 在进行算子融合时，如何平衡显存带宽占用与计算单元利用率之间的矛盾？
• 面对不同国产芯片的指令集差异，你的跨平台适配与代码移植策略是什么？
• 大模型推理中KV Cache的内存管理是瓶颈之一，你有什么优化思路？
• 系统复习计算机体系结构、操作系统内存管理与并行计算相关核心知识点