面向电商场景的大模型AI Serving加速技术研究

优缺点分析

角色解读

• 从推理优化工程师向大模型系统架构师发展，主导更大规模的AI Serving系统设计
• 深入业务场景，成为电商广告领域的AI技术专家，推动大模型商业化落地
• 负责大模型AI Serving系统的研发，优化高效推理算法与底层框架
• 将开源或自研大模型落地到电商广告业务中，实现技术创新与业务赋能
• 追踪并研究业界前沿的大语言模型及其服务优化框架，保持技术领先性
• 精通C/C++与Python，熟悉Linux开发环境及CUDA编程
• 深入理解主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）及底层编译优化技术（XLA/TVM等）
• 熟悉大语言模型（LLMs）与Diffusion模型的算法原理及推理加速机制

申请策略

• 在面试中展现出对大模型推理瓶颈（如Memory Wall、Compute Bound）的深刻理解及解决思路
• 提前了解阿里在广告业务中应用大模型的最新公开论文或技术博客
• 突出在CUDA编程、GPU优化或深度学习框架底层编译（如TVM/XLA）方面的实际项目经验
• 详细列出参与过的大模型推理加速、AI Serving系统开发或相关开源社区贡献
• 强调将大模型技术应用于实际业务场景（如广告、推荐）并带来性能或收益提升的案例
• 深入学习MLC-LLM、vLLM等主流大模型推理框架的源码与优化机制
• 补充对电商广告业务逻辑的理解，思考大模型在CTR预估、创意生成等场景的优化空间

面试指南

• STAR法则：情境（业务背景/性能瓶颈） -> 任务（优化目标） -> 行动（具体使用的优化技术如算子融合、量化、KV Cache优化等） -> 结果（性能提升数据）
• 系统架构思维：从硬件特性（GPU显存/带宽）到框架层（调度/内存管理）再到业务层（请求批处理/动态 batching）进行分层解答
• 请详细描述一次你使用CUDA或TVM进行算子优化或推理加速的经历，遇到了什么瓶颈，如何解决的？
• 在AI Serving系统中，如何平衡大模型的吞吐量（Throughput）与延迟（Latency）？
• 针对LLM的Prefill和Decode阶段，分别有哪些常见的优化策略？
• 如果要将一个开源大模型部署到广告业务中，你会如何设计整体的Serving架构？
• 复习CUDA编程模型、GPU内存层级结构以及主流深度学习编译器的优化Pass
• 阅读并理解vLLM、TensorRT-LLM等主流推理框架的核心论文与源码实现