深度学习框架图编译工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向深度学习框架编译器专家方向发展，主导编译器架构设计
• 积累AI芯片平台优化经验，转型为AI系统架构师或技术Leader
• 紧跟PyTorch等社区发展，成为开源贡献者或社区核心开发者
• 分析并优化PyTorch Torch Compile模式下神经网络的性能瓶颈，提升计算效率
• 将PyTorch社区的最新编译优化技术迁移到寒武纪MLU平台，确保技术领先
• 编写高性能的C++/Python代码，实现图编译过程中的codegen及算子融合等优化
• 扎实的C++和Python编程能力，熟悉数据结构和算法
• 深入理解PyTorch或TensorFlow等深度学习框架的内部机制
• 掌握深度学习编译技术（如Torch Inductor、Triton、MLIR、TVM等）优先

申请策略

• 关注寒武纪MLU平台的技术博客，了解其技术栈，在面试中展现匹配度
• 可以准备一个自己优化过的深度学习网络性能案例，体现分析能力
• 突出C++/Python项目经验，特别是涉及性能优化或编译器相关的内容
• 如果有PyTorch/TensorFlow源码阅读或修改经历，务必详细描述
• 展示对深度学习编译技术的了解，如参与过Torch Inductor或MLIR相关项目
• 系统学习LLVM、MLIR等编译器基础，了解IR和pass机制
• 熟悉PyTorch的TorchScript和Torch Compile流程，尝试运行并分析性能

面试指南

• 对于原理问题，从高层架构到具体组件逐步说明，同时结合自己的理解
• 性能优化问题采用“测量-分析-优化-验证”的循环思路，强调经验和方法论
• 请解释PyTorch Torch Compile的工作原理
• 如何分析并优化一个深度学习模型的编译耗时？
• 你了解TVM或MLIR吗？它们与Torch Inductor的区别是什么？
• 给定一个简单的神经网络，请用C++实现其前向传播的手工优化
• 如何处理PyTorch社区新版本带来的API变化？
• 复习PyTorch的JIT模块源码，了解torch.compile的入口和流程