AI系统架构师

优缺点分析

角色解读

• 深耕GPU/内核领域成为系统架构专家，主导下一代异构计算平台设计
• 向AI基础设施技术总监发展，管理团队，规划算力演进方向
• 横向扩展至芯片驱动或云计算底层平台架构师，技术影响力更广
• 负责Linux内核级GPU资源调度与异构计算架构优化，提升大模型训练/推理效率
• 攻坚GPU驱动、显存管理、PCIe/NVLink传输等子系统瓶颈，解决分布式训练中的性能问题
• 主导GPU虚拟化（vGPU/MIG）在内核层的实现，提高云平台GPU利用率
• 精通Linux内核开发与GPU驱动架构，熟悉NVIDIA CUDA或AMD ROCm软件栈
• 掌握性能分析工具（perf/ftrace/ebpf）及GPU专用工具（Nsight/rocProfiler），能进行指令级优化
• 熟悉GPU虚拟化技术（vGPU/MIG/SR-IOV）及Kubernetes GPU调度，具备容器隔离优化经验
• 了解大模型训练框架底层优化，如PyTorch/TensorFlow，以及分布式通信库（NCCL/RCCL）

申请策略

• 了解优刻得云GPU产品线，面试时能针对其现有方案提出改进思路
• 准备1-2个深度的技术难题解决案例，展示系统级问题定位能力
• 突出Linux内核或GPU驱动实际开发经验，附上具体性能优化案例（如提升GPU利用率X%）
• 展示与CUDA/ROCm相关的项目成果，比如优化Transformer推理延迟
• 强调Kubernetes GPU调度或虚拟化项目经历，体现云原生能力
• 列出熟悉的分析工具和调优方法，如使用ebpf分析PCIe瓶颈
• 若暂无GPU优化经验，建议先学习CUDA编程并阅读NVIDIA开源驱动代码
• 补充Linux内核内存管理或调度子系统知识，熟悉eBPF实现跟踪

面试指南

• 用STAR方法：背景-任务-行动-结果，突出量化收益
• 结合底层原理：从硬件特性、内核机制出发，解释优化逻辑
• 强调权衡：不同优化方案在复杂度、通用性、性能之间的取舍
• 请描述一次你优化GPU显存分配或减少碎片的具体经历
• Linux内核中如何实现GPU中断处理？如何减少中断开销？
• NVIDIA MIG与vGPU在实现上的核心区别是什么？各自适用场景？
• 在大规模分布式训练中，NCCL通信可能存在哪些瓶颈？如何优化？
• 如何设计一个内核模块来监控GPU利用率并动态调整调度策略？