AI研究算法工程师-高性能算子开发方向(J13373)

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：从算子开发工程师成长为高性能计算专家或AI芯片架构师
• 横向发展：可转向AI框架开发、编译器开发或分布式系统优化等方向
• 管理路线：积累经验后带团队，负责核心算力平台的规划与建设
• 围绕英伟达GPU、华为NPU等硬件，开发并优化大模型核心计算和通信算子，提升训练和推理效率
• 针对跨卡、跨机通信场景，设计高效通信算子，保障分布式计算链路
• 与算法和框架团队协作，分析真实负载性能，挖掘硬件与算法的协同优化空间
• 精通C++/C语言，扎实的数据结构、算法和操作系统知识
• 熟练掌握CUDA或Ascend C编程，理解GPU/NPU架构的并行执行和内存层级
• 掌握编译优化技术（如TileLang、Triton），能针对硬件特性进行性能调优

申请策略

• 关注科大讯飞在AI算力方面的技术博客和开源项目，在面试中展示对行业动态的了解
• 准备一个体现性能优化思维的技术案例，最好涉及硬件特性与软件协同优化
• 突出C++/C编程能力和项目中的性能优化经验，如加速比、延迟降低等量化成果
• 如有CUDA或Ascend C开发经历，详细描述算子实现和优化过程
• 强调竞赛成绩（如高性能计算赛事）或相关框架使用经验（如VLLM）
• 系统学习CUDA编程和GPU架构，动手实现简单算子并进行性能调优
• 了解编译优化技术，如TVM、Triton的基本原理，尝试编写简单的TileLang脚本

面试指南

• 对于底层技术问题，采用“原理+实践”结构：先阐述理论，再结合具体项目说明如何应用
• 对于优化类问题，遵循“分析瓶颈→设计策略→验证效果”的闭环思路，强调数据驱动
• 对于协同类问题，突出跨团队沟通和系统思维，说明如何平衡硬件限制与算法需求
• 请详细解释CUDA的线程层级和内存层级，如何优化一个矩阵乘法算子？
• 描述你在项目中使用性能分析工具（如nvprof、NVIDIA Nsight）定位瓶颈的经历
• 你对GPU/NPU的硬件架构有哪些理解？如何根据硬件特性设计算子？
• 谈谈你了解的通信算子（如AllReduce）的实现原理及优化方法
• 你如何看待算子开发与模型算法之间的关系？如何协同优化？