达摩院-高级芯片软件架构师-计算技术

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深入芯片软件栈某个领域（如编译器、性能分析）成为首席架构师或技术专家
• 技术管理路线：凭借技术影响力和项目经验，转向带领团队负责更大型的芯片软件系统或平台
• 行业影响力路线：在特定技术领域（如LLM优化、分布式训练框架）形成业界口碑，成为领域权威
• 设计和构建AI芯片的核心软件系统，如编译器、调度器、运行时库等，使芯片能力能被上层应用高效使用
• 针对大规模AI训练和推理任务，进行系统级性能分析和优化，解决性能瓶颈，提升计算效率
• 深度参与芯片架构定义，从软件需求角度提出对硬件的设计建议，实现软硬件协同优化
• 精深的计算机体系结构和高性能计算知识，熟悉并行计算、内存层次、互联网络等原理
• 具备3年以上GPU或NPU等加速器芯片的底层软件栈（驱动、编译、运行时）开发或架构设计经验
• 精通CUDA、ROCm或其他异构计算编程模型与工具链，并具备性能调优实战经验
• 具备优秀的跨团队沟通和系统设计能力，能将复杂的算法和硬件需求转化为清晰的软件架构

申请策略

• 研究达摩院及阿里巴巴在AI芯片和计算系统方面的公开技术文章、专利或产品，面试时能体现你对公司技术方向的理解
• 准备一个能体现你系统设计能力和性能优化思路的完整项目案例，最好能涵盖从问题定义、方案设计、实现到验证的全过程
• 突出与NPU/GPU软件栈相关的具体项目经验，详细说明你设计的系统、优化的性能指标及技术难点
• 列举对CUDA/ROCm等工具链的深度使用或贡献经验，以及性能剖析与优化的具体案例
• 强调软硬件协同设计的经历，例如如何将软件需求反馈给硬件团队，或基于硬件特性设计软件方案
• 如有涉及LLM训练/推理系统优化或大规模分布式计算的项目，务必重点描述
• 系统复习和深化计算机体系结构知识，特别是加速器架构、众核计算、内存一致性模型等内容
• 深入学习并实践大规模分布式计算框架（如PyTorch Distributed, Horovod），理解通信原语与集合通信算法

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化描述项目经历，重点突出你的技术决策和量化成果
• 对于系统设计类问题，先明确核心目标（如低延迟、高吞吐、易用性），然后从不同抽象层次（硬件特性、系统机制、编程接口）分析设计选项，说明权衡理由
• 回答优化类问题时，展现系统性思维：从问题定位（profiling）到分析（识别瓶颈）再到方案（针对不同层级的优化技巧），逻辑清晰地呈现思路
• 请介绍一个你参与过的最复杂的NPU/GPU软件栈项目，你在其中的角色、遇到的最大挑战以及如何解决的？
• 如果让你为一个新的AI芯片设计其训练任务的调度系统，你会考虑哪些关键因素和设计原则？
• 在大规模分布式训练中，通信开销是主要瓶颈之一
• 请描述你会从软件栈的哪些层面入手进行优化？
• 当芯片的某个硬件特性（如片上存储大小）与现有软件栈设计冲突时，你通常会如何权衡和决策？