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平头哥-CPU计算加速软件专家-杭州
平头哥-CPU计算加速软件专家-杭州
发布于 大约 22 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公高性能计算
高性能计算
Ai框架
Arm架构
Pytorch
性能优化
系统级优化
芯片软件
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
前沿自研CPU软件优化专家，技术挑战大、成长空间高，但办公模式和WLB需进一步确认。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
40K
比高性能计算中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2690 个在招 · 其中高性能计算 12 个
市场机会
选择不多
杭州 · 高性能计算 · 9 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责阿里巴巴自研CPU芯片的计算加速软件开发与优化，工作涵盖通用场景（如大数据、数据库、视频）和AI场景（如大模型训练、推理）
需要对基础库、核心算法、框架等进行深入优化，以提升自研CPU在各类应用中的性能竞争力
岗位要求深厚的编程能力和系统性能分析经验
最低要求
计算机/电子相关专业硕士及以上学历，5年或者以上相关从业经验（优秀可放宽）
扎实的编程能力：精通 C/C++，熟悉Python，具备良好的代码工程能力和调试能力
熟悉ARM NEON/SVE或者X86向量化指令集，能够使用汇编/intrinsic结合算法进行开发优化
掌握常见的性能分析方法论，具备系统级分析、微架构Top-down分析等能力
工作职责
负责基于自研CPU芯片通用场景包括但不限于大数据、存储、数据库、视频、Web等场景的软件优化工作：对涉及的基础库、核心业务算法、平台框架等进行深入优化开发和产品化软件交付
负责基于自研CPU芯片在AI 场景的应用软件优化工作：对大模型训练、推理场景涉及框架（PyTorch、vLLM、SGLang 等）、算子库、互联通信、硬件驱动等模块进行CPU侧的瓶颈优化和开发提升自研CPU在AI场景的性能竞争力
紧跟业界、学术届的动态，设计和开发基于自研CPU芯片的计算加速软件，包括但不限于CudaGraph优化、Torch Compile、芯片加速器特性、指令排布优化、NUMA访存亲和性、向量化指令加速等手段
与周边团队合作，分析和探索自研CPU的应用场景和性能分析：梳理关键场景给芯片的迭代设计和优化提供技术输入，增强下一代芯片的竞争力
优先资格
● 有ARM服务器平台（如 AWS Graviton、Ampere Altra、华为鲲鹏等）优化经验者优先
● 熟悉 PyTorch 框架，有 PyTorch 性能优化、自定义算子开发或底层内核优化者优先
● 有基于CPU+GPU（或AI芯片）一体机或SOC相关性能分析和优化经验者优先
● 有国产化软件适配、软硬协同优化&分析经验者优先
● 熟悉强化学习训练框架和场景应用、Agent部署、Sandbox及虚拟化技术者优先
● 有数据中心大数据、存储、Web、视频编解码、数据库性能优化工作经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴平台资源丰富，可接触大规模实际应用场景，对技术深度和广度提升显著
- AI和芯片是当前科技热点，行业前景广阔，职业成长空间大
- 技术门槛高，需要同时深入理解芯片架构、操作系统和AI框架，学习曲线陡峭
- 作为底层软件岗位，成果可能不如上层应用直观，需要较强的耐心和系统思维
- 适合有深厚系统软件开发背景、对CPU架构和性能优化有强烈兴趣，并愿意投身AI与芯片交叉领域长期深耕的求职者
缺点 / 挑战
- 参与自研芯片前沿项目，技术挑战大，能积累稀缺的软硬件协同优化经验
- 性能优化工作需持续跟进业界最新技术，可能面临高强度的问题解决压力
角色解读
- 深化在芯片软件优化领域的专业能力，成为CPU性能专家
- 扩展到更广泛的计算加速领域，如GPU/ASIC协同优化或AI芯片全栈开发
- 向技术架构师或技术管理岗位发展，引领团队攻克芯片软件难题
- 针对自研CPU芯片在通用计算场景（如大数据、数据库）进行软件性能优化，提升基础库和算法效率
- 专注于AI场景（如大模型训练/推理），优化PyTorch等框架的CPU侧性能，增强芯片竞争力
- 跟踪业界技术动态，设计开发计算加速软件，包括向量化指令、NUMA优化等先进技术
- 与芯片设计团队合作，提供性能分析输入，指导下一代芯片优化方向
- 精通C/C++编程，熟悉Python，具备扎实的代码工程和调试能力
- 熟悉ARM NEON/SVE或X86向量化指令集，能进行汇编级性能优化
- 掌握系统级性能分析方法论，如微架构Top-down分析，定位性能瓶颈
- 了解AI框架（如PyTorch）和芯片架构，具备软硬件协同优化思维
申请策略
- 研究平头哥芯片产品线（如含光系列）的技术特点，在面试中展示针对性理解
- 准备多个性能优化案例，最好能展示从问题分析、方案设计到效果量化的完整过程
- 突出C/C++高性能项目经验，尤其是涉及底层优化、向量化或并发编程的成果
- 详细描述性能分析案例，如使用perf、VTune等工具定位和解决系统级瓶颈的经验
- 强调与AI框架（如PyTorch）或芯片平台相关的开发/优化经历，即使非必须
- 深入学习ARM或x86微架构知识，通过开源项目实践向量化指令和汇编优化
- 熟悉PyTorch等框架的底层实现，尝试为开源项目贡献性能优化补丁
面试指南
- 使用STAR方法（情境、任务、行动、结果）结构化回答案例问题，突出技术深度和量化成果
- 对于技术原理问题，先阐述概念本质，再结合具体优化场景举例说明
- 展示对软硬件协同优化的系统性思考，而非单一技术点
- 请描述一个你过去优化过的性能瓶颈案例，你是如何分析和解决的？
- 你对ARM NEON/SVE指令集和x86 AVX指令集的区别和优化思路有何理解？
- 如何评估一个AI框架（如PyTorch）在特定CPU上的性能表现？你会关注哪些指标？
- 你认为CPU在AI训练场景中相比GPU有哪些优势和挑战？
- 复习计算机体系结构基础，特别是缓存层次、流水线、SIMD执行模型
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
该职位属于高技术专家岗位，市场薪资水平中上，但JD未披露具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
职位涉及自研CPU芯片和AI框架优化等前沿技术，能提供深度的技术成长和行业影响力机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C/C++、Python、ARM NEON/SVE、PyTorch、vLLM、SGLang、性能分析
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确办公模式和WLB信息，技术优化岗位可能涉及高强度工作，需在面试时进一步确认。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
芯片和AI是国家重点发展领域，参与自研CPU项目能带来技术突破的社会价值感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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