大模型结构优化工程师

优缺点分析

角色解读

• 成为大模型系统优化领域的专家，主导核心项目
• 向 AI 系统架构师或技术负责人方向发展，带领团队
• 可横向拓展至芯片厂商、云计算平台或 AI 基础设施公司
• 负责千卡级大模型的架构设计与训练性能优化，提升集群利用率和训练效率
• 进行异构硬件（GPU/NPU）的适配与通信优化，解决分布式训练的瓶颈
• 探索高效模型结构如 MoE、稀疏注意力等，推动模型架构创新
• 针对推理阶段进行算子融合、KV Cache 等优化，加速模型部署
• 精通 Python/C++ 编程，具备扎实的系统开发能力
• 深入掌握 PyTorch 和至少一种分布式框架（Megatron-LM、DeepSpeed）
• 有千卡级集群实战经验，熟悉并行策略、通信优化和性能分析
• 了解 CUDA、TensorRT 等底层优化工具，具备算子开发能力

申请策略

• 在简历中展现对模型结构优化的独到见解，如对 MoE 或稀疏注意力的理解
• 准备一个完整的项目案例，包括问题、方案、实验和结果，以应对技术面试
• 突出千卡集群的训练优化经验，用具体数据和项目说明提升的 MFU 或效率
• 详细描述参与的大模型项目，包括模型规模、并行策略和优化手段
• 强调 CUDA、TensorRT 等底层优化能力，以及 Python/C++ 的熟练度
• 补充 Megatron-LM 或 DeepSpeed 的源码阅读经验，理解其内部机制
• 学习 vLLM 等推理框架，掌握主流推理优化技术

面试指南

• 对于性能优化问题，采用“问题定位-理论分析-实验验证”的框架，分步骤说明
• 对于架构比较问题，从原理、优缺点、适用场景等方面进行对比分析
• 如何优化千卡集群的训练 MFU？请举例说明
• 解释 Megatron-LM 中的张量并行和流水线并行的区别及适用场景
• 如何解决大规模训练中的显存溢出问题？有哪些常用策略？
• 你了解哪些高效的注意力机制？请比较 Sparse Attention 和 Linear Attention
• 如何做 Kernel Fusion？请给出具体步骤和注意事项
• 复习分布式训练原理，包括数据并行、模型并行、流水线并行等