大模型训练系统实习生-27届

优缺点分析

角色解读

• 从系统优化入手，深入底层硬件与框架交互，可向AI框架开发或高性能计算专家方向发展
• 积累大模型分布式训练经验，未来可转向模型训练架构师或AI Infra负责人
• 通过参与前沿技术调研，培养技术视野，向技术专家或团队技术骨干成长
• 参与大模型训练框架的适配与开发，使用性能分析工具定位并优化性能瓶颈
• 跟踪 Megatron-LM、Triton 等前沿技术，调研并落地最新优化方案以解决显存/通信瓶颈
• 进行理论性能建模，量化计算/通信开销，提出架构或算子优化建议
• 熟练使用 PyTorch，理解 LLM 训练方法和混合精度训练
• 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、Verl）和性能分析工具（如 Nsight Systems）
• 具备良好的逻辑思维、抗压能力和团队协作精神

申请策略

• 在简历中明确能够实习6个月以上，每周4天以上
• 展示对寒武纪产品（如思元系列）的了解，表达对AI芯片+系统优化的热情
• 突出 PyTorch 使用经验和 LLM 训练相关项目，如参与过预训练或RL微调
• 强调 C/C++ 编程能力和 Linux 开发经验，展示代码质量（如GitHub链接）
• 如有分布式训练或性能调优经历，用具体数据说明效果（如训练速度提升百分比）
• 体现技术好奇心，如博客、开源贡献或前沿技术调研报告
• 提前熟悉 Megatron-LM、Verl 或 Triton 的基本用法和原理
• 学习使用 Nsight Systems 或 PyTorch Profiler 进行性能分析

面试指南

• 对于原理类问题，从基础概念入手，结合自己的实际项目或学习经历，最后总结关键点
• 对于优化经历问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰叙述，量化性能提升
• 对于开放性问题，展示逻辑推理过程，先分析问题本质，再提出可能的解决方案并比较优劣
• 请解释混合精度训练的原理及你如何使用过
• 描述一次你使用性能分析工具优化模型训练的经历
• Megatron-LM中的张量并行和流水线并行有什么区别？
• 如何诊断并解决分布式训练中的通信瓶颈？
• 你对C++内存管理有哪些理解？如何避免内存泄漏？