研究型实习生 - 大模型训推场景超长序列并行的通信计算重叠

优缺点分析

角色解读

• 通过本实习，可以积累在AI基础设施（推理引擎）领域的前沿实践经验和深度技术洞察
• 表现优异者可能获得转正机会，成为正式的算法工程师、系统工程师或研究员，深入参与核心系统建设
• 长期发展可成为分布式计算、高性能推理领域的专家，或向技术管理、架构师方向成长
• 作为研究型实习生，参与大规模文生视频/文生图推理系统的核心优化研究，解决分布式场景下的通信计算瓶颈问题
• 探索并开发高性能的分布式DiT推理引擎，负责从算法到系统的全栈优化实践
• 深入分析系统性能瓶颈，并设计、实现创新的优化技术，目标是打造业界领先的推理引擎解决方案
• 扎实的编程功底（Python/C++），能胜任复杂系统的开发与调试，并熟悉高性能计算编程模型
• 对计算机体系结构（尤其是GPU）有深刻理解，并具备高性能算子开发、推理框架或模型优化（量化/稀疏）的实践经验
• 掌握分布式系统、并行计算和通信优化技术，具备大规模系统性能调优的工程能力

申请策略

• 仔细研读JD和团队介绍，在求职信或面试中明确表达对“通信计算重叠”、“推理引擎优化”具体方向的理解和兴趣
• 准备1-2个自己做过的最能体现系统性能优化或复杂工程能力的项目，并能清晰阐述问题、方法和收获
• 重点突出与GPU高性能计算、分布式系统、推理优化相关的项目经验或研究成果，最好有具体的性能提升数据
• 展示扎实的编程能力，尤其是C++和Python在性能敏感场景下的应用，可以附上GitHub链接或技术博客
• 对于学术背景，可简要介绍相关论文（即使未发表）或对关键技术的深入理解，体现研究潜力
• 复习并实践GPU编程（CUDA/OpenCL）、高性能算子开发，以及至少一种主流推理框架（如TensorRT、vLLM）的底层机制
• 系统学习分布式并行训练/推理策略（如数据并行、张量并行、序列并行）及其通信原语
• 尝试阅读并复现一些关于计算-通信重叠、算子融合或系统优化的开源项目或论文

面试指南

• 采用“问题-方法-结果”的结构来描述项目经验，重点突出技术思考和优化手段
• 回答理论问题时，先讲清楚基本概念，再结合具体场景（如大模型推理）说明应用和挑战
• 对于开放性问题（如优化方案），可以分层次思考，从算法、算子、系统、调度等多个角度提出可能的方案，并分析优劣
• 在你过去的经验中，是如何发现并优化一个系统的性能瓶颈的？请举一个具体例子
• 请解释一下什么是分布式推理中的“序列并行”？它面临的主要通信挑战是什么？
• 如何设计一个计算与通信重叠的策略？请描述其基本思路和挑战
• 如果你的DiT推理引擎在处理超长序列时显存不足，你会考虑哪些优化方案？
• 为什么对阿里巴巴这个特定的研究岗位感兴趣？