高性能计算与AI建模(J20803)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕高性能计算或AI加速算法，成为该领域的架构师或首席科学家
• 技术管理路线：积累项目经验后，可带领小团队负责特定技术方向的研发与落地
• 行业拓展路线：将所学技术应用于更广泛的科学计算场景（如计算流体力学、分子动力学等）或进入AI芯片、自动驾驶仿真等前沿领域
• 优化和改造用于科学计算的核心数学算法（如矩阵求解器），提升其在特定硬件上的执行效率
• 将前沿的AI技术（如神经网络）应用于传统的数值计算问题中，探索创新的加速路径
• 将开发的算法进行工程封装，确保其能在CPU和GPU等不同计算平台上稳定、高效地运行
• 跟踪HPC和AI for Science领域的最新技术动态，并进行可行性分析和方案预研
• 扎实的编程功底，熟练使用C++/Python进行算法实现与性能调优，理解计算机体系结构
• 深厚的数学与算法基础，特别是线性代数、矩阵计算，熟悉BLAS/LAPACK等基础数学库
• 具备AI模型（特别是深度学习）与数值计算交叉领域的项目经验，能进行跨平台（CPU/GPU）开发与验证
• 良好的工程实践能力，能将研究成果转化为稳定、可部署的工程解决方案

申请策略

• 仔细研究长鑫存储在存储芯片（如DRAM）研发中可能用到的计算场景（如器件仿真、良率分析、电路仿真），在面试中展现你的技术思考与行业结合度
• 准备一个关于“如何用AI改进一个传统数值算法”的完整案例或想法，体现你的创新思维和解决问题的能力
• 重点突出与计算数学、线性代数、高性能计算相关的课程项目、科研成果或竞赛经历
• 详细描述使用C++/Python进行算法优化、性能调优的具体项目，提供量化结果（如加速比、效率提升百分比）
• 明确列出参与过的AI应用项目，说明是如何将深度学习模型用于加速传统计算任务的
• 展示对CPU/GPU编程模型（如OpenMP, CUDA）或数学库（如Eigen, MKL）的了解与实践经验
• 系统复习数值线性代数（矩阵分解、迭代法）和现代并行计算（GPU编程）的核心知识
• 通过开源项目或课程（如CS267: Applications of Parallel Computers）实践将算法在异构平台上的优化与部署

面试指南

• 使用STAR原则（Situation, Task, Action, Result）描述项目经验，突出技术细节和个人贡献
• 回答技术原理问题时，先阐述核心思想，再结合实际（如内存访问模式、并行粒度、硬件特性）说明优化思路，最后提及可能遇到的挑战和权衡
• 对于开放性或前沿问题，可结合自己的理解与阅读，从“技术原理-潜在价值-当前挑战-个人观察”的角度组织回答，展现思考的深度与广度
• 请介绍一个你过去优化过的数值计算性能瓶颈，你是如何分析和解决的？
• 描述一下矩阵LU分解的原理，如果要对其进行GPU并行加速，你会考虑哪些关键问题？
• 你如何理解‘用神经网络求解微分方程’这类AI for Science方法？它相比传统数值方法有何潜在优势与局限？
• 在CPU和GPU异构平台上开发同一个算法，架构设计和代码实现上主要有哪些不同考量？
• 如果给你一个大规模稀疏矩阵线性方程组Ax=b，但矩阵A的结构未知，你会如何选择和测试合适的求解器？