高性能计算专家

优缺点分析

角色解读

• 向AI芯片架构师或端侧AI技术专家方向发展，主导移动端AI基础设施规划
• 可晋升为技术团队负责人，带领团队进行AI硬件协同优化
• 横向拓展至芯片设计或AI框架开发领域，成为跨领域技术专家
• 负责AIGC和LLM模型在手机等移动设备上的部署与优化，包括模型压缩、推理加速
• 深入分析SoC芯片硬件特性，建立量化方法，指导AI算法在端侧的性能和功耗优化
• 参与行业硬件选型评估，为芯片定制化提供技术建议，推动算法与硬件的协同设计
• 扎实的计算机体系结构知识，熟悉CPU、GPU或AI加速器架构
• 熟练掌握并行编程（CUDA/OpenCL/OpenMP）和编译器优化（LLVM/TVM）
• 了解常见AI算法（计算机视觉、视频图像处理）及模型小型化技术

申请策略

• 了解vivo在AI手机端侧的战略布局，在面试中展示与该方向的契合度
• 准备一个端侧优化案例，详细阐述从问题分析到解决方案的完整过程
• 突出在移动端AI模型优化或芯片相关项目中的具体成果，如推理速度提升、功耗降低等量化数据
• 强调并行编程（CUDA/OpenCL）和编译器（LLVM/TVM）的实际应用经验
• 展示对AI芯片架构的理解，如有低功耗设计或硬件加速经验更佳
• 补充渲染引擎（如Unity）相关技术，以应对虚拟人渲染需求
• 深入学习模型小型化技术（量化、剪枝、蒸馏），并掌握相关工具链

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出量化指标
• 技术对比：先阐述不同方案的优缺点，再结合场景说明选择依据
• 系统性思维：从算法、硬件、系统三个层面分析问题，展现全局视角
• 请描述一个你优化移动端AI模型的项目，如何平衡性能和功耗？
• 解释LLVM和TVM在模型部署中的作用，你如何使用它们？
• 你对AI芯片架构的理解，如何为特定算法选择硬件加速方案？
• AIGC模型在端侧落地的主要挑战有哪些？你如何解决？
• 请谈谈你对模型小型化技术（量化、剪枝）的原理和实际效果