【星火X计划】面向大模型高效训推的算子研发与极致优化(J14504)

优缺点分析

角色解读

• 纵向深耕：成为AI编译器、高性能计算或芯片架构领域的专家级工程师，主导复杂系统的性能优化
• 横向拓展：向AI框架（如PyTorch、TensorFlow）开发、大模型训练平台架构师等方向发展
• 技术管理：积累项目经验后，可转向技术团队负责人或研发经理岗位，带领团队攻克技术难题
• 深入分析GPU/NPU等AI加速芯片的硬件架构，理解其计算单元、缓存、内存层次等特性
• 针对大模型训练和推理中的关键算子（如矩阵乘、归一化等），设计并编写高性能的CUDA或其它平台Kernel代码
• 进行极致性能调优，通过分析指令调度、内存访问模式、计算通信融合等方式，追求接近硬件理论极限的执行效率
• 参与或研发算子自动调优框架，通过Tiling策略搜索等手段降低开发成本，提升算子复用性
• 精通GPU/NPU体系结构与编程模型，特别是CUDA，拥有实际的Kernel开发与调优经验
• 扎实的C/C++和Python编程能力，熟悉底层内存管理、多线程及性能分析工具
• 深入理解计算机体系结构、操作系统原理及高性能计算（HPC）相关知识
• 具备强烈的性能分析和优化意识，能独立定位并解决复杂的性能瓶颈问题

申请策略

• 在求职信或面试中，清晰表达你对“解决算力瓶颈”这一挑战的理解和个人热情
• 主动了解科大讯飞在AI算子和推理引擎方面的技术积累与成果，展示你的研究意愿和匹配度
• 突出任何与GPU编程（CUDA）、高性能计算、操作系统、计算机体系结构相关的课程项目或研究成果
• 详细描述1-2个你进行过性能优化的具体项目，说明优化对象、分析方法、采用的技术手段和最终的性能提升百分比
• 列出你熟练使用的编程语言（C/C++/Python）、开发工具（VSCode/Git）、框架（PyTorch）以及对Linux环境的熟悉程度
• 如有发表过相关论文或参与过开源项目（如深度学习框架、编译器贡献），请重点标注
• 系统学习GPU架构与CUDA编程模型，完成一些经典的Kernel优化练习（如向量加法、矩阵乘法优化）
• 阅读大模型训练框架（如Megatron-LM、DeepSpeed）的源码，了解其如何调用底层算子并处理并行通信

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目经验，重点突出你的分析过程和技术选型
• 从硬件架构原理出发解释技术概念，并结合具体代码或伪代码说明你如何应用这些原理进行优化
• 展现你对性能指标（如FLOPS利用率、内存带宽利用率）的理解，并说明如何通过工具进行量化分析
• 将问题与当前主流的大模型技术（如混合专家模型、流水线并行）联系起来，展示你的技术视野
• 请介绍一个你做过性能优化的项目，你是如何发现瓶颈并解决的？
• 你对CUDA的内存层次（全局内存、共享内存、寄存器）是如何理解的？在Kernel编写中如何利用它们？
• 在大模型并行训练中，算子层面的“通算融合”可能面临哪些挑战？
• 如何评估一个Kernel的性能好坏？你会关注哪些指标？