实习生-推理优化

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路径：深耕AI系统优化领域，成为性能工程或编译器优化专家
• 研发工程师路径：转向更广泛的大模型算法研发或AI平台开发
• 技术支持路径：凭借深厚的技术功底，成为解决复杂问题的技术顾问
• 参与大模型全链路性能优化，从框架到硬件进行深度研究与调优
• 为客户提供技术支持，排查复杂的分布式系统Bug与故障
• 实践前沿AI模型的复现、搭建与微调，验证优化方案的有效性
• 对AI系统全栈（框架、编译、硬件）有好奇心和学习热情
• 扎实的Python编程基础，熟悉PyTorch，了解CUDA/GPU并行计算
• 具备优秀的调试和问题定位能力，能分析系统瓶颈
• 了解Transformer、大模型推理（如vLLM）等概念，有相关实践更佳

申请策略

• 仔细阅读JD中提到的具体技术栈（vLLM, Sglang, CUDA, NCCL等），并在面试中展现你的了解
• 准备一个你独立或参与过的、与“优化”或“调试”相关的技术项目故事，清晰地讲述你的思路和收获
• 展现出对优刻得云计算业务的了解，思考你的技能如何应用于他们的产品（如UAI平台）
• 突出任何与性能优化、系统编程、CUDA/GPU编程、分布式系统相关的课程项目或个人实践
• 展示使用PyTorch或其他框架搭建、训练、调试AI模型的经验，尤其是遇到性能瓶颈并解决的经历
• 强调快速学习能力和解决复杂技术问题的案例，即使是小项目也体现分析过程
• 系统学习CUDA编程基础和GPU并行计算原理
• 深入了解至少一个主流推理框架（如vLLM）或训练框架的原理

面试指南

• 对于概念题，采用“定义-作用-挑战-优化点”的结构回答，体现系统性思考
• 对于实践题，结合具体例子，按照“问题现象-排查工具/方法-分析过程-解决方案-结果验证”的框架叙述
• 对于方案设计题，先明确目标，再拆解可能涉及的环节，结合已知技术点提出具体可行的思路
• 请解释一下大模型推理中KV Cache的作用，以及从哪些环节可以对它进行优化？
• 在Python/PyTorch中，如何定位一段模型训练代码的性能瓶颈（例如GPU利用率低）？
• 你了解哪些分布式训练的并行策略（如数据并行、模型并行、流水线并行）？它们各自适用于什么场景？
• 请描述你如何为一个新模型或代码进行性能分析（Profiling）并制定优化方案的思路
• 复习计算机体系结构基础（如缓存、内存层次、并行计算），这对理解性能优化至关重要