TVM编译器工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为编译器及AI芯片领域的专家，主导编译器架构设计
• 架构师路线：从单个算子优化扩展到整个模型编译工具链的架构设计
• 横向发展：结合硬件设计团队，参与芯片指令集定义，成为软硬协同优化专家
• 维护和扩展TVM编译器后端，针对联想自研NPU芯片设计定制化的代码生成逻辑
• 集成自有汇编指令，优化内核调度和底层性能，提升模型推理效率
• 针对大语言模型如GPT、LLaMA等，设计并实现高性能融合算子，减少访存和计算开销
• 精通C/C++和Python，具备良好的工程化代码习惯
• 熟悉TVM或类似编译器框架，理解IR、Pass、Schedule等核心概念
• 有深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）的模型表示和运行机制经验
• 具备底层性能优化能力，如汇编指令、内存布局、缓存优化等

申请策略

• 在简历中附上GitHub链接，展示编译器相关的个人项目或PR
• 面试前了解联想自研NPU的公开资料（如联想问天芯片），体现对业务的关注
• 突出TVM或类似编译器（如XLA、MLIR）的使用或二次开发经历
• 量化性能优化成果，如算子加速比、模型推理吞吐量提升等
• 展示对深度学习框架底层机制的理解，如梯度计算、算子注册、图优化等
• 深入学习TVM源码，尤其是Codegen和Schedule部分
• 补全计算机体系结构知识，特别是SIMD、多核调度、缓存层次
• 动手实现一个小型编译器或参与开源项目（如apache/tvm）的贡献

面试指南

• 对于概念性问题：先定义核心概念，再举例说明其在项目中的应用
• 对于优化问题：明确瓶颈分析（计算/访存），提出方案（算子融合、内存复用、指令选择），最后量化收益
• 对于项目经历：遵循STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出技术挑战和解决思路
• 请解释TVM中Schedule和AutoTVM的工作原理
• 如何针对Transformer中的Attention算子进行融合和优化？
• 描述一次你使用TVM或类似工具进行算子性能调优的经历，遇到了哪些问题？
• C++中的虚函数、模板元编程在编译器设计中如何应用？
• 大语言模型推理时，计算和访存的瓶颈分别是什么？编译器如何缓解？