高性能计算库开发工程师-27届

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕方向：从库开发工程师成长为高性能计算专家、资深架构师，主导核心计算库的设计与优化
• 跨领域发展：积累的软硬件协同优化经验可转向AI芯片架构设计、编译器开发、系统软件研发等方向
• 管理方向：随着经验积累可带领团队负责完整的高性能计算库产品线
• 基于寒武纪自研AI芯片开发高性能计算库（如数学库、深度学习加速库），为上层框架提供底层算子支持
• 与硬件设计团队协作，进行需求分析，确保软件库与硬件特性充分匹配，发挥芯片最大算力
• 对计算库进行性能分析与优化，通过profiling、调优等手段定位瓶颈并改进实现，提升计算效率
• 从库开发视角向硬件平台提出优化建议，影响下一代芯片架构设计
• 扎实的C++编程能力，熟悉Linux开发环境，能够高效实现底层算法
• 熟悉并行编程模型，掌握MPI、CUDA等，具备高性能计算或GPU开发经验
• 理解计算机体系结构和编译优化原理，能够进行底层性能调优
• 良好的英语阅读能力，能够查阅技术文档和论文，同时具备团队协作和沟通能力

申请策略

• 寒武纪是AI芯片公司，申请前可了解其产品线（如思元系列）和技术生态，面试中展现对公司的认同感
• 强调自己对性能优化的热情和耐心，可准备一个完整的性能调优案例来体现解决问题的能力
• 突出高性能计算相关的项目经验，如并行计算、GPU加速、性能优化等，并量化成果（如加速比、吞吐量提升）
• 强调C++编程能力和Linux环境下的开发实践，如有开源项目或竞赛经历（如超算大赛、并行计算竞赛）会加分
• 展示领域交叉优势：数学、物理背景可体现算法推导能力，微电子背景可体现软硬件协同理解
• 如有CUDA或MPI编程经验，务必单独列出，并说明具体应用场景
• 系统学习CUDA编程和GPU架构，完成几个小项目（如矩阵乘法优化、卷积算子实现）
• 复习计算机体系结构、编译原理相关知识，了解常用性能分析工具（如perf、ncu）

面试指南

• 针对技术问题，采用'原理+实践'的回答结构：先阐述基础理论，再结合自己的项目经验说明具体实现和优化效果
• 针对性能调优问题，可遵循'测量-分析-优化-验证'的思路，强调系统性方法和数据驱动决策
• 针对行业理解问题，可从技术趋势、产品应用、个人兴趣等角度回答，展现对公司的研究和热情
• CUDA编程中，如何优化矩阵乘法的共享内存使用？
• 解释MPI的通信原理，如何避免死锁？
• 什么是内存对齐？为什么它对性能有影响？
• 给定一个性能瓶颈，你会如何分析和定位？
• 你对寒武纪硬件平台和AI芯片行业有什么了解？