星星海实验室-AI Infra 研发工程师-GPU方向

优缺点分析

角色解读

• 可向AI基础设施架构师、高性能计算专家方向发展，或在AI大模型训练/推理引擎领域深耕成为领域专家
• 负责AI加速硬件（如GPU）的性能评估与系统级优化，解决单机或集群场景下的性能瓶颈
• 精通Linux环境下C++/Python编程，深入理解GPU/DSA架构原理，熟练掌握Megatron、TensorRT等主流AI框架的底层优化技术

申请策略

• 准备详细的项目案例，重点阐述如何发现性能瓶颈及具体的调优手段，展现系统性思维能力
• 突出GPU/CUDA编程经验、分布式训练框架二次开发或优化经历、以及具体的性能提升量化成果
• 深入研究Nvidia/AMD最新硬件架构特性，掌握NCCL等高性能通信库优化技巧，熟悉Transformer类模型的并行策略

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点展示问题定位的逻辑链条（如使用Nsight Systems profiling）和具体的优化手段（如算子融合、内存复用、通信重叠）
• 请描述一次你通过修改内核或驱动层代码显著提升GPU利用率的过程
• Megatron-LM中的张量并行和数据并行是如何协同工作的？如何优化其通信开销？
• 在推理场景中，TensorRT和vLLM各自的优化侧重点是什么？如何选择？
• 如何诊断并解决多机多卡训练中的通信瓶颈？
• 复习计算机体系结构（缓存一致性、内存层次）、操作系统（进程线程调度、中断）及计算机网络知识，熟悉主流AI框架源码