研究型实习生 - 超大规模MoE预训练关键技术研究

优缺点分析

角色解读

• 实习期表现优异可争取转正机会，成为大模型系统团队的核心研究员或算法工程师
• 未来可向AI系统架构师、大模型训练优化专家或学术界研究员方向发展
• 分析超大规模MoE预训练任务的负载特点，定位计算、显存和通信层面的性能瓶颈
• 设计并实现底层优化策略，提升大模型训练的吞吐量并降低算力成本
• 将研究成果转化为高水平学术论文和专利，支持通义实验室等核心业务方向
• 扎实的机器学习系统与分布式系统基础，熟悉大模型训练框架及并行策略
• 熟练掌握Megatron、TransformerEngine等主流LLM训练系统及其底层机制
• 具备优秀的学术研究能力，能够独立定位系统瓶颈并产出高质量论文和专利

申请策略

• 提前了解阿里通义大模型的最新进展及MoE架构的特点，准备相关的技术见解和面试素材
• 突出在分布式系统、机器学习系统或高性能计算方向的研究经历和项目经验
• 详细列出使用或修改Megatron、DeepSpeed等训练框架的具体贡献和性能提升数据
• 展示已发表或在投的顶会论文（如OSDI, SOSP, MLSys, NeurIPS等）及专利
• 深入阅读并复现Megatron-LM、TransformerEngine等框架的源码，理解其并行策略和显存优化机制
• 补充CUDA编程、NCCL通信库及GPU体系结构相关知识，提升底层性能调优能力

面试指南

• 针对系统优化问题，采用“现象描述 -> 瓶颈定位（Profiling） -> 根因分析 -> 优化方案 -> 收益验证”的结构化回答
• 针对论文/研究问题，采用“研究背景/动机 -> 核心创新点 -> 实验设计与对比 -> 结论与落地价值”的框架
• 请简述MoE（混合专家模型）在分布式训练时面临的主要通信和显存瓶颈，以及你的优化思路
• 你在以往项目中如何使用Megatron或TransformerEngine？遇到过哪些性能问题，是如何解决的？
• 针对超大规模预训练，如何设计数据并行、张量并行和流水线并行的混合策略？
• 请介绍你发表过的一篇关于机器学习系统或分布式系统的论文，你的核心贡献是什么？
• 复习分布式训练的核心概念（如3D并行、ZeRO优化、All-Reduce/All-to-All通信原语）
• 准备1-2个自己主导的系统优化或性能调优项目案例，准备好具体的性能提升指标（如吞吐量提升百分比、显存占用降低比例）