GPU推理优化专家

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕GPU优化与AI Infra，成为领域权威
• 架构师路线：主导推理引擎架构设计，扩展到更大规模系统
• 管理路线：带领团队负责性能优化方向，走向技术管理
• 研发推广搜与大模型推理引擎，优化大模型推理性能
• 使用CUDA和性能分析工具进行GPU算子优化与调优
• 探索前沿底层技术（如MLIR、TVM），将最佳实践落地到内部引擎
• 精通C++和CUDA开发，熟悉GPU加速库如cublas、cutlass
• 掌握深度学习编译优化技术，有XLA/TVM/MLIR经验优先
• 熟悉Transformer结构及算子底层实现，具备性能优化实操能力

申请策略

• 提前了解vivo在AI大模型方面的业务布局（如蓝心大模型）
• 面试时准备一个端到端的推理优化案例，体现系统思维
• 突出GPU算子开发经验，列出具体优化效果（如加速比）
• 强调C++工程能力和编译器/深度学习框架优化经历
• 展示对Transformer等模型结构的深入理解
• 补强CUDA编程和Nsight工具使用，可做小项目练习
• 学习MLIR/TVM框架，了解编译优化流程

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果，具体展示优化过程和量化收益
• 对比不同方法优劣：如算子融合与内存优化，说明选择理由
• 请描述一次GPU算子性能优化的经历，你是如何分析瓶颈并进行优化的？
• Transformer模型在推理时有哪些常见的优化手段？
• 解释CUDA中warp级别优化的策略
• 你如何理解MLIR在深度学习编译中的作用？
• 如何设计一个高吞吐低延迟的大模型推理引擎？
• 复习CUDA编程模型、内存层次、warp调度等基础知识