C++开发实习生（AI编译器）

优缺点分析

角色解读

• 深耕AI编译器领域，成为编译器专家或芯片软件栈核心开发者
• 可向AI芯片系统架构师方向发展，理解软硬件协同设计
• 技术积累后可进入头部芯片公司或大厂AI基础设施团队
• 研究和优化Triton及MHLO编译器，使其适配寒武纪芯片架构
• 基于MLIR+Linalg框架改进编译器代码生成效率
• 参与图优化、后端代码生成、调度策略、指令优化等底层优化工作
• 通过算子融合、自动调优等策略提升Kernel计算性能
• 扎实的C++/Python编程能力，了解编译器基本原理
• 对MLIR、Linalg等编译基础设施有基础认知
• 熟悉Triton、MHLO或其他AI编译器（如TVM、XLA）的流程
• 具备高性能计算优化知识，如算子融合、自动调优

申请策略

• 提前了解寒武纪芯片架构（如MLU），面试中可展示对硬件适配的理解
• 关注AI编译器社区动态（如GitHub上的MLIR、Triton项目），展现热情
• 突出编译器相关项目经历，如课程设计、开源贡献、实验室研究等
• 展示C++/Python代码质量，可附上GitHub链接
• 强调对MLIR、TVM、XLA等工具的理解和实际使用经验
• 如有并行计算、体系结构论文或竞赛经历，重点提及
• 学习MLIR官方教程和Triton源码，了解其编译管线
• 动手实现简单的算子融合或自动调优demo，加深理解

面试指南

• 结构化回答：先说整体流程，再谈关键组件，最后举例
• 结合项目：用自己的经验说明优化方法，强调权衡（如计算vs访存）
• 展示学习热情：提到你正在学习或研究的新方向，并联系职位要求
• 请解释Triton编译器的整体流程，以及它与传统编译器有何不同？
• MLIR中的Linalg dialect有什么作用？如何用它进行算子融合？
• 描述一个你优化过Kernel性能的经历，用了哪些方法？
• 为什么选择AI编译器方向？你对寒武纪的芯片架构了解多少？
• 手写一段C++代码实现简单的矩阵乘法，并讨论可能的优化策略