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AI Computing Software Intern, GPU Kernel Libraries - 2027
AI Computing Software Intern, GPU Kernel Libraries - 2027
发布于 5 小时前实习/见习
实习生仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Cuda
Cudnn
Gpu编程
Llvm
Mlir
Tensorrt
性能优化
深度学习
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
顶尖AI底层核心技术实习岗，技术成长空间极大，行业前景广阔，薪资处于实习市场较高水平。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
9千
比算法优化工程师中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 200 个在招 · 其中算法优化工程师 5 个
市场机会
选择面较广
北京 · 算法优化工程师 · 约 290 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是英伟达GPU核心库团队的计算与深度学习架构性能优化实习生
你将参与开发高性能GPU算子，分析并优化深度学习网络中的计算瓶颈，探索软硬件结合的前沿技术
适合对计算机架构和深度学习充满热情、具备扎实编程基础的同学
最低要求
计算机科学或相关专业本科、硕士或博士在读学生
具备扎实的 C/C++ 和 Python 编程开发能力
熟悉 GPU 编程模型及 CUDA
了解编译器技术，具备 LLVM 和 MLIR 相关经验
具备出色的解决问题能力，以及良好的沟通与团队协作能力
工作职责
在 NVIDIA GPU 上为 cuBLAS、TensorRT、cuDNN、cuSparse 和 cuTensor 库开发高性能算子
分析现有/新架构上各种 GPU kernel 的性能，识别瓶颈并提出创新的改进方案
设计并开发用于 kernel 编写和发布的软件
在 GPU kernel 或类似开发工作流中采用前沿的 AI 技术
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触全球最顶尖的GPU硬件架构与AI底层核心技术，技术壁垒极高
- 身处AI算力基础设施的核心团队，项目成果直接赋能全球AI生态，成就感强
- 外企文化注重技术深度与工程师文化，能接触到业界最前沿的性能优化方法论
- 对C/C++、CUDA及编译器原理要求极高，需要持续投入大量精力钻研底层技术细节
- 适合对计算机体系结构有浓厚兴趣、热爱钻研底层技术、具备极强代码能力与极客精神的计算机专业学生
缺点 / 挑战
- 底层性能优化工作极具挑战性，需要深入理解硬件微架构，学习曲线较陡峭
角色解读
- 短期可深入掌握GPU底层架构与极致性能优化技巧，成为高性能计算领域的专家
- 长期可向AI编译器研发、深度学习框架底层架构师或AI芯片软硬件协同设计专家方向发展
- 参与英伟达核心GPU计算库（如cuBLAS、TensorRT等）的高性能算子开发
- 分析深度学习网络中各类GPU kernel的性能瓶颈，设计并实现优化方案
- 开发用于算子编写与部署的基础设施软件，并探索AI技术在开发工作流中的应用
- 精通C/C++与Python编程，具备扎实的底层软件开发能力
- 深入理解GPU编程模型与CUDA生态，熟悉并行计算原理
- 了解编译器技术（如LLVM/MLIR），具备计算机体系结构与深度学习框架的基础知识
申请策略
- 提前了解英伟达核心库（如cuDNN、TensorRT）的开源代码或官方文档，熟悉其算子设计模式
- 准备好针对底层性能优化的技术细节面试，能够清晰阐述硬件架构与软件调优的结合点
- 突出在C/C++和CUDA方面的项目经验，特别是涉及GPU并行计算或性能优化的实践
- 展示对编译器技术（LLVM/MLIR）的理解或相关项目经历，体现底层系统软件开发能力
- 强调解决复杂性能瓶颈的实际案例，用具体数据说明优化前后的性能提升
- 深入学习CUDA编程模型及GPU内存层次结构，尝试手写并优化常见的深度学习算子
- 了解MLIR框架及现代编译器优化Pass的设计原理，补充编译原理相关的底层知识
面试指南
- 采用STAR法则描述性能优化项目：明确背景与性能瓶颈（Situation/Task），详细说明分析工具与优化策略（Action），最后用量化数据展示优化成果（Result）
- 回答底层技术问题时，从硬件微架构（如寄存器、共享内存、全局内存、计算单元）出发，结合软件层面的指令调度与内存合并访问进行系统性分析
- 请描述一次你使用CUDA进行GPU性能优化的经历，遇到了什么瓶颈，如何解决的？
- 在C/C++开发中，如何优化内存访问模式以提高缓存命中率？
- 请简述LLVM或MLIR的中间表示（IR）设计，以及它们在代码优化中的作用
- 如何分析一个深度学习算子在GPU上的执行时间，定位是计算密集还是访存密集？
- 复习CUDA编程核心概念（如线程块、网格、内存层次、同步机制），并准备1-2个自己写过的CUDA kernel优化案例
- 了解当前主流深度学习框架（如PyTorch）底层算子调用的基本流程，以及TensorRT等推理引擎的优化原理
职位点评
薪资福利65
成长发展95
工作生活75
使命价值85
薪资福利
65中等
作为核心技术实习岗，实习薪资处于市场较高水平，但实习性质决定了其绝对薪资和长期稳定性不如正式员工。
薪资信号未披露（AI估算：6千–1.2万/月）
成长发展
95较高
岗位处于AI算力基础设施的最核心地带，能接触到全球最顶尖的GPU架构与底层优化技术，技术成长空间与行业认可度极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C/C++、Python、CUDA、GPU、LLVM、MLIR、TensorRT、cuDNN
成长机会continuously explore、cutting-edge AI technologies
业务类型profit_center
工作生活
75中等
外企通常注重工作生活平衡，且实习岗位相对灵活，但底层性能优化工作可能面临一定的技术攻坚压力。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
推动AI算力底层技术的发展，直接赋能全球人工智能产业的进步，具有极高的行业使命感与技术社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号exploring computer architectures for deep learning、mine the ultimate performance
创新程度开拓性创新（行业首创）
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