大模型训练优化工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为AI芯片性能优化专家，主导核心Benchmark成绩
• 横向扩展：理解硬件架构，转向芯片设计或系统软件方向
• 团队管理：从IC成长为技术Leader，带领优化团队
• 端到端优化客户AI模型在寒武纪MLU芯片上的性能和精度，涉及分布式训练和推理
• 开发和维护寒武纪model zoo，复现SOTA算法并做性能优化和精度调优
• 针对AI Benchmark（如MLPerf）进行优化，跟踪业界先进技术以提升芯片竞争力
• 精通分布式训练框架（Megatron、DeepSpeed），有大规模训练经验
• 熟悉GPU性能分析工具（nvprof、nsight等）和精度调优方法
• 扎实的C/C++/Python编程能力，熟悉Linux系统
• 对主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）有深入理解

申请策略

• 表达对AI芯片产业的热情，展示持续学习能力和技术好奇心
• 关注寒武纪的MLU生态和开发者文档，面试时体现对平台的了解
• 突出分布式训练实战经验，如使用Megatron/DeepSpeed完成的大规模模型训练项目
• 展示GPU性能优化案例，包括使用的工具（nvvp、nsight）、优化效果（提速倍数、显存节省）
• 强调对某个领域（大模型、多模态等）的深入理解和成果
• 列出C/C++/Python编程实力，尤其是高性能编程相关经历
• 补充MLU或类似AI芯片的编程经验（BANG语言或CUDA）
• 系统学习量化训练、模型压缩等技术，提升精度调优能力

面试指南

• STAR法则：描述场景、任务、行动和结果，突出量化指标（如训练时间减少%）
• 比较方法：对比不同优化策略的优缺点，展示技术判断力
• 底层思维：从算力、带宽、延迟等硬件指标推导优化思路
• 请描述一次你使用Megatron/DeepSpeed进行分布式训练的经验，遇到哪些挑战？
• 你是如何对模型做性能分析和优化的？使用过哪些profiling工具？
• 你对大模型训练中的混合精度、梯度检查点等优化技术了解多少？
• 如何评估MLU芯片在某个Benchmark上的表现？你会从哪些维度优化？
• 讲讲你对CUDA或GPU微架构的理解，如何做软硬件协同优化？