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AI开源框架在真武AI芯片上的性能分析与深度优化研究-阿里星
AI开源框架在真武AI芯片上的性能分析与深度优化研究-阿里星
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
人工智能
Ai芯片
Deepspeed
Megatron
Pytorch
Sglang
Vllm
分布式计算
性能优化
AI 估算 · 40k–60k
阿里星计划属于顶尖人才项目，薪资水平高于普通岗位，结合上海地区高薪水平，月薪4-6万合理。
职位详情
关于这个职位
作为阿里星顶尖人才计划的一员，你将主导主流开源AI框架在真武芯片上的深度适配与性能优化，构建从训练到推理的完整高性能框架技术栈，支撑SOTA大模型在自研芯片上的极致部署
你将负责构建多粒度性能Profiling与基准测试体系，深入框架原理演进研究，推动芯片差异化架构优势的落地，并面向开源社区贡献代码，提升真武芯片在AI框架生态中的影响力
最低要求
计算机科学、电子工程、集成电路等相关专业硕士及以上学历
在深度学习系统、分布式计算、AI 框架或相关领域有深入研究经验，具备独立开展前沿课题研究的能力
精通 Python 与 C/C++，对数据结构与算法、操作系统、计算机体系结构有深刻理解，对主流深度学习框架底层实现有深入理解
熟悉 PyTorch、vLLM、SGLang、DeepSpeed、Megatron、Slime、Warp 等主流框架中至少一个的源码架构与核心机制，具备框架级性能分析与调优实战经验
具备敏锐的技术洞察力与强烈的自驱力，能够主动追踪前沿技术动态并推动技术突破，具备良好的学术写作与英文沟通能力
工作职责
主导主流开源 AI 框架在真武芯片上的深度适配与性能优化，构建从训练到推理的完整高性能框架技术栈，涵盖主流SOTA框架，支撑 SOTA 大模型在自研芯片上的极致部署
构建覆盖端到端、算子级、Kernel 级的多粒度性能 Profiling 与基准测试体系，系统化定位真武芯片与开源框架交互中的性能瓶颈，形成可复用的性能调优方法论与工程实践
深入 SOTA AI 框架与模型的原理演进研究，持续开展业界竞品分析，挖掘真武芯片的差异化架构优势，制定针对性优化策略并推动落地，构建芯片的核心竞争力
面向主流开源社区贡献高质量代码与技术成果，提升真武芯片在 AI 框架生态中的影响力与技术话语权
同时为芯片客户提供深入的问题分析与定制化解决方案，直接服务核心业务
基于框架适配中积累的性能数据与瓶颈洞察，构建关键场景的性能预测与仿真模型，在芯片设计阶段提前进行精度与性能验证
与计算加速库、通信库、编译器、CMODEL 等团队紧密协作，为芯片架构演进与 AI 软件栈优化提供框架层面的深度洞察
优先资格
参与过知名开源 AI 框架项目（如 PyTorch、vLLM、SGLang、DeepSpeed 等）并有实质性代码贡献
在 MLSys、OSDI、SOSP、PPoPP、ASPLOS 等会议发表过相关论文
有大模型推理优化（如量化、KV Cache 管理、Speculative Decoding、PD 分离等）或分布式训练优化的实践经验
有性能预测、仿真建模相关研究或工程经验
在 ACM-ICPC、数学建模或各类 AI 性能挑战赛中取得过优异成绩
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里星计划提供顶尖平台和资源，职业发展前景广阔
- 接触前沿AI芯片技术，技能积累价值高
- 工作内容直接影响力大，研究成果可落地
- 薪资水平高，福利待遇优厚
- 技术难度高，需要持续学习和研究
- 工作强度可能较大，需要应对快速迭代
- 竞争激烈，需要不断产出成果
- 适合对AI芯片和系统优化有浓厚兴趣，具备扎实技术功底和自驱力的顶尖技术人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从技术专家成长为AI芯片软件栈的领军人物
- 有机会晋升为技术管理岗位，带领团队
- 在阿里星计划中，可获得顶级资源和培养，未来可成为行业专家
- 主导开源AI框架（如PyTorch、vLLM）在真武芯片上的适配与性能优化，确保大模型高效部署
- 构建多粒度性能分析体系，定位并解决芯片与框架交互的瓶颈
- 研究前沿AI框架原理，制定优化策略，提升芯片竞争力
- 参与开源社区贡献，为芯片客户提供技术解决方案
- 精通Python和C/C++，深入理解计算机体系结构和操作系统
- 熟悉主流深度学习框架源码，如PyTorch、vLLM等
- 具备性能分析和调优经验，了解分布式计算
- 有学术研究和英文沟通能力，能参与国际开源社区
申请策略
- 了解阿里巴巴真武芯片的架构和生态
- 在简历中突出与岗位匹配的实践经验
- 突出在深度学习框架或AI芯片领域的项目经验，特别是性能优化相关
- 强调开源贡献或论文发表，展示技术影响力
- 详细描述分布式训练或推理优化的具体案例
- 展示编程能力和底层系统理解
- 深入学习PyTorch或vLLM源码，理解其架构
- 掌握性能分析工具，如NVIDIA Nsight、Perf等
面试指南
- 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出具体技术细节和量化成果
- 展示系统思维：从整体架构到局部优化，体现深度和广度
- 强调学习能力和自驱力，展示对前沿技术的关注
- 请描述一次你如何优化深度学习框架性能的经历
- 你对真武芯片的架构有何了解？如何针对其优化？
- 如何设计一个性能分析体系来定位瓶颈？
- 谈谈你对大模型推理优化的理解，如量化或KV Cache
- 你如何平衡开源贡献与商业需求？
职位点评
79
综合评分
阿里星顶尖平台，前沿AI芯片技术，高薪高成长，但工作强度可能较大。
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。
更适合这类人
适合追求技术前沿、渴望在AI芯片领域深耕的顶尖人才，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展95
工作生活50
使命价值85
薪资福利
80较高
阿里星计划提供高薪和优厚福利，但具体薪资面议，稳定性高。
薪资信号面议 (40K-60K/月)
成长发展
95较高
岗位处于AI芯片前沿，技术挑战大，成长空间广阔，且阿里星计划提供顶尖培养资源。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PyTorch、vLLM、SGLang、DeepSpeed、Megatron、性能优化、AI芯片
成长机会阿里星顶尖人才计划
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在上海，但未明确工作模式，可能需现场办公，WLB信号不足。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
岗位直接推动AI芯片生态发展，具有较高技术影响力和社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号提升真武芯片在AI框架生态中的影响力
创新程度开拓性创新（行业首创）
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