AI芯片计算软件架构师/工程师-Data

优缺点分析

角色解读

• 技术深度发展：成为AI芯片底层软件专家，主导芯片驱动架构设计
• 横向扩展：向AI芯片硬件设计或算法优化方向拓展，参与芯片全流程研发
• 管理路线：技术团队Leader或架构师，带领团队攻坚核心技术难题
• 设计并实现AI芯片的Profiling方案，验证性能分析模块并开发相关驱动和工具
• 参与AI芯片任务调度器的驱动和固件开发，确保芯片高效调度计算任务
• 跟踪AI芯片行业前沿技术，为多卡互联等关键方向提供技术储备
• 精通C/C++和Linux内核驱动开发，熟悉驱动架构和调试方法
• 深入理解AI芯片架构，具备GPGPU或AI芯片相关开发经验
• 熟悉CUDA Runtime/Driver API及性能分析工具（Nsight、Cupti等）

申请策略

• 了解字节跳动AI芯片产品线（如火山引擎），在面试中表达对业务的兴趣
• 准备一个完整的驱动或Profiling项目案例，展示问题分析和解决能力
• 突出Linux内核驱动开发项目经验，尤其是与硬件交互的复杂驱动
• 强调CUDA性能优化或AI芯片相关的实际工作成果，如Profiling工具开发
• 展示跨团队协作经历，特别是与硬件或算法团队的合作案例
• 补充CUDA Toolkit的深入使用，熟悉Nsight/Cupti性能分析工具
• 学习AI芯片架构知识，如GPU调度器、任务分配机制等

面试指南

• 对于架构设计类问题，先明确功能需求，再分层设计（驱动、固件、硬件接口）
• 对于优化类问题，从Profiling数据出发，定位瓶颈，描述优化方案及效果
• 对于协作类问题，强调沟通方法论：对齐目标、定期同步、联合调试
• 请描述Linux内核驱动的开发流程，中断处理和DMA传输如何实现？
• CUDA中如何优化kernel launch性能？解释Nsight分析到的带宽瓶颈
• 设计一个AI芯片任务调度器的驱动层，需要考虑哪些关键点？
• 如何调试一个导致系统崩溃的内核驱动bug？给出步骤
• 复习Linux内核驱动常用机制（如ioctl, mmap, interrupt handling）