AI编译器专家

优缺点分析

角色解读

• 成为编译器领域权威专家，主导下一代编译器架构设计，影响芯片整体性能
• 横向拓展至AI芯片全栈软硬件协同设计，担任系统架构师
• 随着团队扩大，可晋升为技术管理岗位，带领编译器团队
• 负责地平线AI芯片中Vector部件的编译器后端优化，包括指令选择、寄存器分配、循环优化等
• 设计和实现AI异构计算框架，确保不同计算单元（如CPU、GPU、NPU）的高效协同
• 与芯片架构师紧密合作，基于硬件特性定制编译器优化策略，提升芯片实际性能
• 精通LLVM或类似编译框架，能独立完成后端代码生成和优化
• 扎实的计算机体系结构知识，理解缓存、流水线、SIMD等对性能的影响
• 熟练使用C/C++进行大型系统开发，具备性能调优和调试经验

申请策略

• 在简历中附上一段编译器优化案例的技术博客或开源项目链接，展示深度
• 面试前了解地平线最新芯片产品线，思考如何通过编译器提升其竞争力
• 突出LLVM后端开发经历，如新增指令、优化Pass等，附带性能提升数据
• 强调AI加速器相关项目经验，如针对GPU或NPU的编译器优化
• 列出熟练掌握的编程模型（CUDA、Triton等）和开源贡献
• 学习MLIR框架，了解其在AI编译器中的应用
• 熟悉地平线BPU架构，准备针对其特性的优化思路

面试指南

• 优化类问题：先分析瓶颈（如内存访问模式），再提出技术方案（如循环展开），最后评估效果（使用性能计数器）
• 概念类问题：从定义入手，结合实际例子阐述，如Tiling通过分块减少缓存缺失
• 调试类问题：采用“复现-简化-二分法”框架，逐步缩小问题范围
• 如何设计一个LLVM后端Pass来生成向量指令？
• 解释AI编译器中Tiling和Fusion的策略及其对性能的影响
• 当编译后的代码性能不符合预期时，你会如何定位问题？
• 对比CUDA和OpenCL的编译模型，它们各自适合什么场景？
• 如何在LLVM中实现一个自定义的寄存器分配算法？