大语言模型高性能推理系统关键技术研究-阿里星/A Star

优缺点分析

角色解读

• 在阿里巴巴AI基础设施团队深耕，成为大模型推理系统领域的专家
• 有机会主导系统架构设计，向技术架构师或技术负责人方向发展
• 依托阿里星计划的资源支持，快速成长为集团核心技术骨干
• 参与大模型推理系统的架构设计，构建推理网关、调度与路由模块，确保高并发场景下的稳定高效
• 对vLLM、SGLang等开源推理引擎进行深度优化，针对性修改以满足业务需求，提升吞吐和降低延迟
• 专注于PD分离、KV Cache管理等前沿架构的实现，优化资源利用效率，推动推理成本下降
• 熟练掌握Golang、Python或C++之一，具备大型系统开发经验
• 深入理解vLLM/SGLang等推理引擎的源码与核心机制，如Continuous Batching、PagedAttention
• 熟悉GPU编程（CUDA/Triton）及高性能计算优化，能够分析性能瓶颈

申请策略

• 了解阿里巴巴的大模型产品及集团AI战略，在面试中表现出对业务的思考
• 准备系统设计案例，展示从需求分析到架构落地的完整能力
• 突出在大模型推理引擎（vLLM/SGLang）上的优化经验，如有开源贡献或性能提升案例
• 强调高性能系统开发经历，包括高并发、低延迟、分布式架构设计相关项目
• 展示对KV Cache、PD分离等前沿架构的理解，可附上技术博客或研究成果
• 提前阅读vLLM和SGLang源码，熟悉核心调度和显存管理逻辑
• 学习CUDA或Triton编程，尝试编写简单的GPU算子优化
• 了解业界最新的推理优化实践，如PagedAttention、Quantization、Speculative Decoding等

面试指南

• 采用“原理说明-技术选型-落地效果”的结构，先讲清核心机制，再说明你的设计取舍和量化收益
• 对于系统设计题，先明确需求和约束，再给出分层架构，并分析关键部件的权衡，最后补充监控和容错
• 结合项目经历用STAR法则，突出你的分析过程和最终成果，尽量给出数据支撑
• vLLM中的Continuous Batching是如何实现的？有哪些优化空间？
• 如何设计KV Cache的淘汰策略？在长序列和高并发场景下如何权衡？
• 请介绍一次你做过的高性能系统优化，遇到了什么困难，如何解决？
• PD分离架构的优势和挑战是什么？在实际落地中需要解决哪些问题？
• 如何评估一个推理系统的性能？你会关注哪些指标？