NPU算法分析与算子优化工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为NPU算子优化领域的资深专家，主导关键算法性能突破
• 架构扩展：向芯片架构设计或编译器研发方向发展，参与下一代芯片定义
• 团队管理：逐步带团队，负责算子优化团队的技术方向与项目交付
• 研究主流AI算法（Transformer、LLM等）的计算特征，评估其对NPU硬件的影响并预测性能
• 设计并实现NPU高性能算子库，确保关键算子（如Attention）在硬件上达到100%算力释放
• 与编译器团队协作，制定算子到硬件的映射策略，包括算子融合、数据分块、流水线调度等优化
• 撰写算子优化指南，建立性能数据库，为应用开发提供参考
• 深入理解深度学习算法（CNN、Transformer、LLM等）的数学原理和计算特性
• 精通CPU/GPU/NPU微架构，能进行软硬件协同优化
• 熟悉编译器原理（LLVM、TVM、MLIR）和性能分析工具（Nsight）
• 掌握Python/C++/CUDA，有高性能代码优化经验

申请策略

• 关注地平线BPU架构白皮书，了解其NPU设计特点，在面试中展现针对性思考
• 准备一个完整的性能优化案例，从分析到实现再到效果验证，展示方法论与驱动力
• 突出高性能计算优化项目经验，如GPU kernel优化、算子库开发等，量化性能提升成果
• 强调对主流AI算法的理解，附上相关模型优化或训练推理的案例
• 展示编译器或工具链使用经验（如TVM、MLIR、LLVM），体现软硬件协同能力
• 提及性能分析工具（Nsight、perf）的熟练使用，及通过profile识别瓶颈的实例
• 若缺乏编译器经验，可自学TVM或MLIR，动手实现简单算子编译
• 深入理解Transformer系列模型的计算流程（如QKV、Attention机制），手工推导计算量

面试指南

• 对于性能优化问题：先分析计算特征（计算密集型/访存密集型），再定位瓶颈（roofline模型），然后提出优化策略（并行、向量化、循环变换、访存优化），最后验证效果
• 对于架构对比问题：从存储层次、计算单元、指令集、并行方式等维度对比，并说明优化策略的差异
• 请解释Transformer中的Self-Attention计算过程，并分析其计算与访存瓶颈
• 如何优化一个GPU上的Softmax算子？从算法、访存、并行度等角度说明
• 描述TVM的调度流程，如何通过tile、vectorize、unroll等原语优化算子性能？
• 你如何确定一个算子的理论性能上限？请举例说明
• NPU和GPU在架构上的主要区别是什么？针对NPU做算子优化有什么特殊考虑？
• 复习深度学习经典模型的计算图，练习自行推导FLOPs和参数量