北京-自动驾驶大规模AI系统优化与异构计算工程师(J100724)

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为AI系统与异构计算领域的专家，主导核心优化方案
• 横向扩展：转向AI芯片设计、编译器开发或自动驾驶全栈系统
• 管理方向：带领技术团队，负责AI基础设施的架构规划与演进
• 研发自动驾驶大模型在NVIDIA GPU上的推理算子，实现极致加速
• 设计并优化千卡级分布式训练框架，提升训练效率与稳定性
• 进行显存优化、算子融合和通信调优，解决大模型训练中的性能瓶颈
• 跟踪并引入业界最新AI Infra技术（如Triton、vLLM），推动落地
• 精通C/C++和CUDA编程，具备底层性能优化能力
• 深入理解GPU硬件架构、并行计算和分布式系统原理
• 熟悉深度学习编译器（如TVM、TensorRT）或相关优化工具
• 有深度学习框架（如PyTorch）内核开发经验者优先

申请策略

• 面试前准备一个端到端的大模型训练或推理优化案例，体现系统思维
• 关注百度Apollo开源项目和自动驾驶技术栈，展示对业务的理解
• 突出CUDA编程、算子优化、分布式训练相关的项目经验，最好有性能提升数据
• 强调对GPU架构的理解，如访存优化、warp调度等
• 如有TensorRT、TVM、Triton等编译器使用或开发经验，务必详细描述
• 开源社区贡献（如PyTorch、NCCL）是重要加分项
• 复习CUDA编程模型和GPU体系结构，动手实践矩阵乘法优化
• 学习分布式训练框架（如Megatron、DeepSpeed）和通信库NCCL

面试指南

• 对于性能优化问题：先分析计算瓶颈（算力还是带宽），再针对性提出优化手段，如算子融合、访存优化、流水线等，结合实际数据说明预期效果
• 对于分布式训练问题：从并行策略（数据并行、模型并行、流水线并行）出发，讨论通信开销与计算重叠，给出权衡建议
• 对于系统设计问题：强调模块化、可扩展性，并举例说明如何解决实际挑战（如显存不足、通信瓶颈）
• 如何优化一个Transformer块在GPU上的推理速度？请从算子和内存角度分析
• 描述一下分布式训练中数据并行和模型并行的区别，以及如何选择通信策略
• 你对NCCL的AllReduce实现原理了解多少？如何调优通信带宽？
• 如果你要为一个特定矩阵乘法实现CUDA kernel，你会考虑哪些优化措施？
• 谈谈你对TVM或Triton的理解，为什么需要这样的编译器？