PyTorch框架研发实习生-27届

优缺点分析

角色解读

• 从框架开发深入芯片软件栈，成为全栈工程师
• 可向AI芯片编译器、驱动、算子库等方向深耕
• 优秀实习生有转正机会，正式加入国产AI芯片领军企业
• 负责PyTorch框架在寒武纪芯片上的适配、优化与迭代，确保框架高效运行
• 参与PyTorch社区开发，跟踪最新进展，完善和改进Cambricon Torch
• 优化模型训练和推理效率，开发配套工具协助客户进行精度调试和性能调优
• 开发高性能算子，提升底层计算性能
• 扎实的C/C++/Python编程基础，良好的编程风格
• 熟悉深度学习框架内部机制（如PyTorch或TensorFlow）
• 并行编程经验，熟悉Pthread、CUDA、OpenCL等高性能计算技术
• 性能调优经验，具备算法基础和问题分析能力

申请策略

• 准备一个关于PyTorch自定义算子或性能优化的迷你项目，展示动手能力
• 了解寒武纪MLU架构，面试中体现对芯片软件栈的理解
• 突出C/C++/Python项目经验，尤其是大型软件设计或性能调优经历
• 强调并行编程或CUDA相关项目，展示高性能计算能力
• 如有开源贡献或对PyTorch源码的修改经历，重点展示
• 提前阅读PyTorch源码，理解其架构和关键机制
• 练习CUDA编程和性能优化，掌握NVIDIA Nsight等工具

面试指南

• 从原理到实践：先阐述理论基础，再给出具体实现或优化方法
• 分步骤说明：问题分析→方案设计→实施→评估，体现系统性思维
• 请解释PyTorch的autograd机制及其实现原理
• 如何优化一个CUDA kernel？请举例说明步骤
• 描述一次你参与的性能调优经历，用了哪些方法？
• 你对寒武纪芯片架构有哪些了解？如何与框架适配？
• 你参与过开源项目吗？如何贡献？
• 复习PyTorch官方文档和源码，重点理解Tensor、Autograd和JIT