硬件架构师

优缺点分析

角色解读

• 可向资深硬件架构师或技术专家发展，主导更大规模AI集群的设计
• 横向拓展至网络或数据中心架构，成为系统级架构师
• 积累AI硬件经验后，可转向AI芯片设计或产品管理岗位
• 负责AI服务器的GPU/NPU选型，跟踪英伟达和国产GPU的迭代路径，确保硬件满足LLM等场景需求
• 设计高性价比的GPU服务器方案，与算法、内核、产品团队协作优化软硬系统性能
• 排查GPU故障，涵盖硬件、PCIe链路、驱动和CUDA层面，保障系统稳定运行
• 精通服务器硬件架构，特别是CPU和GPU，熟悉主流厂商产品
• 掌握Linux系统操作和GPU调试监控工具，能独立分析硬件性能问题
• 了解深度学习场景对硬件的需求，熟悉GPU在训练和推理中的应用

申请策略

• 了解优刻得在AI云服务领域的布局，在面试中体现对业务的理解
• 突出服务器硬件选型或性能调优项目经验，尤其是GPU相关
• 展示Linux系统下GPU调试工具的使用能力和故障排查案例
• 强调对深度学习场景的理解，如参与过的AI训练/推理集群建设
• 补充LLM等新兴AI模型对硬件需求的知识
• 学习CUDA编程和GPU底层架构，提升故障深度分析能力

面试指南

• 采用STAR原则：从项目背景、任务、行动、结果展开，突出技术决策逻辑
• 对于故障排查问题，按照“硬件→驱动→软件”层级逐步排除，体现系统思维
• 请介绍一次GPU服务器选型的过程，你如何平衡性能与成本？
• 如何排查GPU性能下降问题？请描述你的排查思路
• 你如何评估一款新GPU（如英伟达H100 vs 国产卡）在LLM训练中的适用性？
• 复习GPU架构知识，包括SM、显存带宽、PCIe拓扑等
• 准备1-2个自己主导的硬调优案例，数据指标要具体