平头哥-边缘AI芯片计算/通信加速库开发工程师-上海

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：从Kernel开发工程师成长为GPU计算/通信领域的资深专家
• 架构师路线：参与AI芯片软件栈的整体架构设计，主导下一代计算库的规划
• 跨团队发展：可转向AI基础设施、高性能计算等更广泛的领域
• 负责GPU算子库（如CUTLASS）和通信库（如NCCL）的底层开发与优化，提升计算效率
• 使用性能分析工具（如NVIDIA Nsight、profiler）定位性能瓶颈，进行针对性优化
• 与算法、架构团队协作，确保优化后的库能高效支撑AI模型推理，提升整体性能
• 精通C++和Python，具备扎实的底层编程能力
• 深入理解GPU架构和CUDA编程，有CUTLASS或类似Kernel库开发经验
• 熟悉性能分析工具（如Nsight、Perf）和性能调优方法论
• 了解NCCL通信库及分布式训练/推理的通信优化

申请策略

• 了解平头哥芯片（如含光、倚天）的架构特点，在面试中展示对芯片软件栈的理解
• 关注阿里云AI基础设施的布局，体现对业务场景的理解
• 突出CUTLASS或类似Kernel库的开发经验，展示具体的性能优化成果（如加速比）
• 强调GPU架构理解，如对SM、内存层次、指令调度的深入认识
• 展示使用性能分析工具（Nsight、Perf）定位和解决瓶颈的实战案例
• 如有NCCL或分布式通信优化经验，务必重点提及
• 深入学习CUTLASS源码，理解其设计模式和优化策略
• 熟悉NCCL的通信原理和调优参数，了解分布式训练的性能优化

面试指南

• STAR法则：描述项目背景、任务、行动和结果，突出量化指标（如性能提升百分比）
• 技术深度：从原理层面解释优化思路，展示对GPU架构和编译器的理解
• 问题解决：强调分析-假设-验证的闭环，体现系统化调优能力
• 请详细讲解一个你使用CUTLASS优化算子的项目，如何定位和解决性能瓶颈？
• 如何优化一个GPU Kernel的访存效率？请举例说明
• NCCL通信库的通信模式有哪些？如何针对特定模型优化通信效率？
• 如何利用性能分析工具（如Nsight）分析Kernel的性能瓶颈？
• 你对GPU架构（如SM调度、内存层次）的理解，以及如何影响算子性能？