英伟达
CPU Performance Developer Technology Engineer
CPU Performance Developer Technology Engineer
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市 / 北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Hpc
Ai Data Preprocessing
Cpu Optimization
Simd
AI 估算 · 40k–70k
英伟达作为AI芯片头部公司，CPU优化岗位技术壁垒高，薪资竞争力强，结合深圳/北京一线城市水平，预计月薪在40k-70k之间。
职位详情
关于这个职位
作为英伟达CPU性能开发技术工程师，你将加入Compute Devtech团队，专注于基于NVIDIA Grace/Vera CPU的端到端性能优化，覆盖AI数据预处理、HPC、数值计算等场景
你需要深入分析应用程序级算法到微架构层面的瓶颈，并与开发者、研究者和内部架构团队紧密合作，推动CPU性能极限
该职位要求扎实的C/C++/Python编程能力、CPU微架构知识及性能调优经验，适合对底层优化和前沿计算有热情的技术专家
最低要求
BS, MS, or PhD in Computer Science, Computer Engineering, or a related field.
+ years of relevant experience in performance engineering or CPU optimization.
Strong programming proficiency in C/C++ and/or Python, with a deep understanding of algorithms and software architecture.
Solid grasp of CPU microarchitecture, performance analysis tools, and optimization methodologies.
Proven track record of CPU benchmarking and bottleneck-driven performance tuning.
Excellent communication and organizational skills, with the ability to collaborate effectively across teams and manage multiple priorities.
工作职责
Collaborate with developers, researchers, and framework maintainers across industries to identify and resolve performance challenges in diverse workloads such as AI, data analytics, simulation, and numerical computing.
Profile, analyze, and optimize CPU performance from application-level algorithms down to low-level microarchitecture.
Contribute to open-source frameworks, key software stacks, reference implementations, and performance libraries to unlock full CPU potential.
Work closely with NVIDIA’s architecture, research, libraries, tools, and system software teams to improve our overall platform performance.
Provide insights that shape next-generation CPU designs, compiler toolchains, and development workflows for better developer productivity and throughput.
优先资格
Experience optimizing AI or data preprocessing pipelines on CPUs.
Familiarity with HPC applications, parallel computing, and distributed runtime environments.
Hands-on experience with SIMD instruction sets, low-level intrinsics, or vectorization.
Contributions to open-source performance tools or HPC frameworks.
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接接触Grace/Vera下一代CPU架构，深入学习前沿微架构与编译器技术
- 高薪资+股票+完善福利，职业起点和平台背书极强
- 要求5年以上经验，对CPU底层知识要求深，学习曲线陡峭
- 涉及多领域工作负载，需要快速学习不同应用场景的性能特征
缺点 / 挑战
- 英伟达是GPU和AI计算领导者，CPU优化岗位处于核心挑战领域，技术影响力大
- 可能面临较大研发压力，需要产出可量化的性能提升结果
- 适合对计算机体系结构有浓厚兴趣、享受底层优化挑战的资深工程师，特别是已有C++/Python和性能调优背景的人
角色解读
- 专注底层性能优化领域，成为CPU/GPU异构计算性能专家，可向架构师或技术总监发展
- 深入NVIDIA内部软硬件栈，参与下一代CPU设计，转型为芯片架构师或平台软件技术负责人
- 积累广泛行业经验，可在AI、HPC、云计算等领域担任首席性能工程师或技术顾问
- 针对AI数据预处理、HPC、数值计算等多样化工作负载，开展从算法层到微架构层的CPU性能分析与瓶颈定位
- 通过代码优化、向量化、内存布局调整等手段实现性能加速，并向上游开源框架和性能库贡献优化代码
- 与NVIDIA架构团队合作，为未来CPU设计与编译器工具链提供性能洞察，推动平台整体效率提升
- 精通C/C++和Python，深入理解算法与软件架构，能快速定位性能瓶颈
- 扎实的CPU微架构知识，熟悉性能分析工具（如perf、VTune）及优化方法论
- 具备SIMD指令集、低层intrinsics或向量化优化经验者优先
- 良好的跨团队沟通与协作能力，能管理多项目优先级
申请策略
- 提前准备一两个深度性能调优案例，能清晰陈述问题、分析过程和最终成果
- 了解NVIDIA Compute Devtech团队的工作模式，表达对技术社区贡献的热情
- 突出CPU性能优化的具体项目经验，包括优化方法、工具和量化成果（性能提升百分比）
- 强调对C/C++底层编程的熟练度，如内存管理、SIMD、编译器优化
- 展示在HPC、AI或数据处理领域的贡献，尤其是开源项目经验
- 体现跨团队协作和项目领导力，例如主导过性能调优专项
- 系统学习CPU微架构知识（如缓存层次、流水线、分支预测），熟悉perf、Linux内核性能工具
- 练习使用SIMD intrinsics（如AVX-512）或手工向量化优化常见算法
面试指南
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答性能优化案例，突出量化的技术点和权衡
- 对于体系结构问题，从基础原理出发，结合实际场景分析，展现底层理解深度
- 对于开放性问题，展示系统化思维：定位瓶颈、提出假设、设计实验、迭代优化
- 请描述一个你优化CPU性能的详细案例，包括识别瓶颈、采取优化措施和最终效果
- 解释CPU微架构中缓存一致性协议如何影响多线程性能
- 你如何定位并优化一个内存带宽受限的应用程序？
- 谈一谈你对SIMD向量化的理解，以及在实际项目中如何使用
- 如果我们有新的CPU指令集，你如何评估它的潜在收益？
职位点评
71
综合评分
英伟达CPU优化岗，高薪+前沿技术，需现场办公且未明确WLB。
更适合这类人
适合追求高薪酬和前沿技术成长的资深工程师，但对工作生活平衡期望不高者。
表现最好
薪资福利
相对薄弱
工作生活
薪资福利90
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利
90较高
英伟达提供高竞争力薪资和完整福利，且为上市公司，补偿性回报优异。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
福利待遇competitive salaries、comprehensive benefits package
成长发展
85较高
该职位深度涉及CPU前沿技术和架构设计，技能成长空间大，但未明确提及晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Grace/Vera CPU、SIMD、HPC、Microarchitecture、Performance Optimization
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在深圳/北京，需现场办公，未提及弹性工时或远程，可能存在加班压力。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
英伟达在AI计算领域有正向社会影响力，但该职位更偏向技术实现，使命感体现一般。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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