大模型训练系统实习生-27届

优缺点分析

角色解读

• 从实习岗位起步，可深入 AI 基础设施底层技术，后续发展为 AI 系统工程师或性能优化专家
• 积累大模型训练优化经验后，可转向更资深的系统软件工程师或研究型工程师岗位
• 优秀实习生有望获得转正机会，成为公司核心基础软件团队成员
• 参与大模型训练框架（如 Megatron-LM、Verl）的适配与开发，使用性能分析工具定位并优化计算/通信瓶颈
• 追踪前沿技术，调研最新的性能优化方案（如 Triton），解决显存墙和通信墙问题
• 建立训练性能模型，预估计算/通信开销，为架构调整提供数据支持
• 熟练使用 PyTorch，理解大模型训练方法（如 RL、Pre-training）和混合精度训练
• 扎实的 C/C++ 和 Python 编程能力，熟悉 Linux 环境
• 了解分布式训练框架（如 Megatron-LM、FSDP2）和性能分析工具（如 Nsight Systems）

申请策略

• 关注寒武纪的技术博客和开源项目，了解公司技术方向，面试时展示真诚的兴趣
• 突出 PyTorch 和分布式训练经验，如有 Megatron-LM 或相关项目经历务必详细描述
• 展示 C/C++ 与 Python 编程能力，最好附上代码库或 GitHub 链接
• 强调性能优化案例，如使用 Nsight Systems 等工具的实际调优结果
• 提前学习 Megatron-LM 和 Verl 等框架的基本架构与使用
• 熟悉性能分析工具（如 Nsight Systems、Torch Profiler）的使用方法

面试指南

• 对于技术原理问题，先分点阐述核心概念，再结合具体场景说明
• 对于优化问题，从分析-定位-解决方案的步骤回答，突出数据驱动
• 请解释 Megatron-LM 中的张量并行和流水线并行的原理
• 如何优化大模型训练中的通信开销？
• 描述一次你使用性能分析工具定位瓶颈的案例
• 混合精度训练中可能出现哪些问题？如何解决？
• 复习分布式训练基础知识（数据并行、模型并行、ZeRO等）
• 准备一个完整的性能调优项目，从问题定义、分析工具到优化结果