AI芯片软硬件协同-阿里星

优缺点分析

角色解读

• 在技术深度上，你可以成为软硬件协同设计领域的专家，主导下一代AI芯片的架构定义和性能优化
• 在职业发展上，你可以向技术管理岗位发展，带领团队负责整个芯片项目的软硬件协同设计
• 在行业前景上，AI芯片是当前科技领域的核心赛道，掌握软硬件协同设计能力的人才非常稀缺，职业发展空间广阔
• 作为软硬件协同工程师，你将成为硬件架构师和软件工程师之间的桥梁，从编译器、算子、框架等软件视角为芯片架构设计提供关键反馈
• 你将开发性能分析模型，通过模拟软件负载来预测硬件架构的性能表现，为架构决策提供数据支持
• 你需要定义和维护软硬件接口规范，确保芯片的硬件功能能被上层软件栈高效利用，并参与软硬件功能划分的决策
• 在芯片投片前，你将基于仿真环境进行系统级验证，发现并推动修复RTL设计问题，确保芯片功能的正确性
• 深入理解计算机体系结构，包括CPU/GPU/NPU的指令集、流水线、存储层次和互连网络等核心概念
• 扎实的C/C++编程能力，能够阅读和编写驱动、固件、编译器后端等底层软件
• 熟悉Verilog/VHDL/SystemVerilog等硬件描述语言或VCS/Verdi等仿真工具，具备硬件视角
• 对AI模型（CNN/Transformer/LLM）的计算模式和访存特征有基本理解，能够分析算子的硬件瓶颈

申请策略

• 在申请时，可以表达你对AI芯片软硬件协同设计的深刻理解和热情，并展示你如何将软件和硬件知识结合解决实际问题的能力
• 了解阿里巴巴平头哥的芯片产品线和技术方向，在面试中展现出对业务的理解
• 重点突出你在计算机体系结构、AI芯片或相关领域的项目经验和研究成果，特别是与性能模型、编译器或硬件验证相关的项目
• 强调你的C/C++编程能力，以及阅读和编写底层软件的经验，例如驱动、固件或编译器后端
• 如果有在ISCA/MICRO/ASPLOS等顶会发表论文的经历，务必在简历中显著位置展示
• 如果对AI编译器（TVM/MLIR/XLA）或算子库（cuBLAS/cuDNN）不熟悉，建议提前学习其实现原理
• 可以熟悉一下性能模型开发工具，如Gem5、SST、SystemC，并了解Roofline模型等性能分析方法

面试指南

• 对于项目经验类问题，可以采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来清晰阐述你的项目经历和贡献
• 对于技术设计类问题，可以从问题定义、关键因素分析、解决方案和评估验证等步骤来回答，体现你的结构化思维
• 请详细描述你参与过的一个软硬件协同设计项目，你在其中扮演的角色和遇到的挑战？
• 如何为一个新的AI算子设计一个性能模型？你会考虑哪些关键因素？
• 在硬件和软件功能划分时，你会如何权衡？请举例说明
• 谈谈你对LLM模型在NPU上访存瓶颈的理解，以及如何通过软硬件协同优化？
• 你如何看待编译器在AI芯片中的重要性？如何确保新指令能被编译器充分利用？
• 复习计算机体系结构的核心知识，特别是CPU/GPU/NPU的架构差异和性能瓶颈