AI Computing Platform Hardware Planner

优缺点分析

角色解读

• 可以成长为AI硬件性能领域的专家或技术带头人，专注于下一代计算平台的性能规划与定义
• 可以转向更广泛的技术项目管理或产品规划岗位，负责从性能分析到产品定义的全流程
• 基于对竞争格局的深刻理解，也可能向技术战略或市场分析方向发展
• 对CPU、GPU、NPU等计算平台进行系统性的硬件性能基准测试，量化其在AI工作负载下的表现
• 深入分析并对比自家产品与主要竞争对手（如Intel, Qualcomm, Apple）的性能数据与技术优劣
• 与QA团队协作，整合测试结果与行业知识，生成具有战略参考价值的洞察报告与分析文档
• 通过报告与沟通，向内部团队（如产品规划、芯片设计）传递外部竞争格局与性能基准信息
• 具备扎实的硬件性能分析经验，熟悉CPU、GPU、NPU架构及关键性能指标（如功耗效率、吞吐量、延迟）
• 拥有分析和优化AI工作负载（如深度学习推理）性能的实战知识
• 出色的数据分析与洞察提炼能力，能够从复杂测试数据中得出清晰结论
• 良好的跨团队沟通与协作能力，能够将技术洞察有效传达给不同背景的同事

申请策略

• 面试前，系统性地研究联发科、高通、苹果、英特尔在移动端AI芯片方面的最新产品和技术路线图，并尝试分析其性能定位
• 思考并准备一个案例：如何设计一个公平且全面的基准测试，来客观评价两个不同架构NPU在特定AI任务（如图像分类）上的优劣
• 详细描述过往在硬件基准测试（如SPEC CPU, MLPerf）或AI工作负载性能分析方面的具体项目和量化成果
• 突出对CPU/GPU/NPU微架构、性能计数器、功耗分析等具体技术的掌握程度
• 列举使用过的性能分析工具（如perf, VTune, GPU Profiler等）和方法论
• 强调在跨职能团队中（如与研发、测试、产品团队协作）的沟通协作经验
• 深入研究至少一种主流处理器架构（如ARM Cortex, RISC-V）的性能模型和优化方法
• 学习并实践云上或边缘端的AI推理性能优化技术，了解不同部署场景下的性能瓶颈

面试指南

• 对于性能指标和分析框架类问题，可以采用“定义指标 -> 解释意义 -> 应用场景 -> 权衡考量”的结构进行回答
• 对于项目经验类问题，使用STAR原则（Situation, Task, Action, Result），重点突出分析过程、使用的工具方法以及最终得出的可量化结论
• 对于趋势类问题，可以结合行业新闻、学术论文和你的观察，从能效比、专用化、软硬件协同等几个维度展开
• 请解释一下perf/W和tokens/sec这两个指标在评估AI芯片时分别衡量了什么？它们之间可能有什么关联或 trade-off？
• 如果你被要求对比我们的一款NPU与竞品A的NPU在Transformer模型推理上的性能，你会设计怎样的测试方案和分析框架？
• 你曾经使用过哪些工具和方法来分析CPU或GPU的性能瓶颈？请举例说明一个你通过性能分析解决了具体问题的案例
• 你如何看待芯片性能（硬件）与AI模型优化（软件）之间的协同关系？
• 你对当前AI计算芯片（如GPU、NPU、DSA）的发展趋势有什么看法？