AI推理平台-AI 高性能计算专家-大模型推理

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在AI芯片和性能优化领域深耕，成为行业顶尖的HPC专家
• 架构师路线：从单一算子优化扩展到整体推理系统架构设计，负责大规模分布式推理集群的性能调优
• 管理路线：随着团队扩大，有机会带领技术团队，负责核心项目的技术决策和团队管理
• 深入探索不同AI芯片（如NVIDIA、AMD、华为昇腾等）的底层硬件架构，理解其计算特性和瓶颈
• 使用手写Kernel或Triton/Tilelang等编译优化技术，开发高性能算子，解决大模型推理的性能问题
• 与团队协作，将优化后的算子集成到推理服务中，支撑集团内部多个业务部门的大模型应用
• 精通至少一种异构计算平台（如CUDA、ROCm、CANN），具备深厚的GPU/NPU/XPU优化经验
• 深刻理解计算机体系结构，熟悉现代AI模型（特别是Transformer）关键算子的计算原理
• 具备编译器技术（如MLIR/LLVM）或算子开发经验（如Triton/TVM）者优先

申请策略

• 在简历和面试中，用具体案例和数据证明你的性能优化能力，如'将XX算子性能提升X倍'
• 了解阿里巴巴大模型推理团队的业务场景，思考你的技术如何为淘宝、天猫等业务带来价值
• 突出GPU/NPU/XPU高性能计算优化项目经验，特别是手写Kernel或使用Triton/MLIR等工具的性能优化案例
• 强调对计算机体系结构的深入理解，以及在不同AI芯片（如NVIDIA、AMD、华为昇腾）上的实际调优经验
• 展示在Transformer等现代AI模型算子优化方面的具体成果，如性能提升数据
• 深入掌握至少一种异构计算平台（如CUDA），并了解其他平台（如ROCm、CANN）的差异
• 学习编译器技术（如MLIR、LLVM），了解Triton/TVM等算子开发框架
• 关注AI芯片领域的最新进展，了解不同芯片的架构特点

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答项目经验，突出你的思考过程和量化成果
• 在回答技术问题时，先阐述基本原理，再结合具体实践，展示你的深度理解
• 强调你的学习能力和钻研精神，展示你如何快速掌握新技术
• 请详细描述你手写一个高性能Kernel的完整过程，包括如何分析性能瓶颈和优化策略
• 在优化Transformer模型中的某个算子时，你会如何选择优化方案？
• 如何评估一个AI芯片的性能？你如何决定在特定芯片上使用哪种优化技术？
• 请解释MLIR/LLVM在算子优化中的作用，以及你如何使用它们
• 面对一个全新的AI芯片，你会如何快速上手并实现高性能算子？