英特尔
AI GPU Arch Perf Optimization Intern
AI GPU Arch Perf Optimization Intern
发布于 1 天前实习/见习
上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
深度学习
性能优化
OpenCL
CUDA
GPU编程
GPU架构
并行计算
内核优化
AI 估算 · 5k–8k
知名外企GPU领域实习，薪资具有竞争力，但实习期间无年终奖。
职位详情
关于这个职位
作为AI架构与性能优化实习生，你将加入英特尔GPU计算架构团队，使用真实AI负载进行核心GPU内核优化和IP验证
你将直接参与硬件/软件协同设计，为下一代GPU和AI加速器平台贡献性能提升，并获得GPU底层性能工程的实战经验
最低要求
目前正在攻读计算机科学、计算机工程、电气工程或相关技术领域的学士、硕士或博士学位
熟练掌握Python进行分析、实验或工具开发
扎实理解AI基础知识，包括常见模型和算法
对GPU架构、GPU编程、并行计算和性能优化有浓厚兴趣
具备计算机系统基础知识，如CPU/GPU架构、内存系统和性能分析
工作职责
分析和优化AI及数值工作负载（如GEMM、Attention、算子融合）的核心GPU计算内核
复现代表性AI推理和训练工作负载，用于GPU IP验证
执行GPU性能剖析和分析，识别计算、内存和流水线瓶颈
构建性能模型和剖析工具，理解架构级性能行为
提供工作负载和内核级别的洞察，支持GPU架构设计和软硬件协同设计
优先资格
有GPU内核或编程模型经验（如CUDA、OpenCL、SYCL、Triton）
接触过性能优化、编译器或并行计算课程、研究或实习
具备较强的分析和解决问题的能力，能够从性能分析数据中进行推理
对AI系统和基础设施感兴趣，不仅限于模型层面开发
能够在协作的跨职能工程环境中有效工作
AI 洞察
优缺点分析
- 接触最前沿的GPU架构和AI硬件加速技术，技能含金量高
- 在英特尔这样的大平台，获得顶级导师指导和行业资源
- 积累底层性能优化经验，未来在AI芯片、HPC领域极具竞争力
- 技术难度大，需要同时掌握GPU编程、系统架构和AI知识
- 工作强度较高，需在短时间内产出性能分析结果并推动改进
- 作为实习生，需要快速学习和适应复杂的技术栈
- 适合对底层计算和AI硬件有浓厚兴趣、具备扎实编程和系统基础、喜欢动手优化和性能分析的理工科学生
角色解读
- 成长为GPU性能优化专家，负责下一代GPU的软硬件协同设计
- 向AI系统架构师方向发展，深入底层计算与硬件协同
- 在英特尔内部或行业内转向更高级的硬件/软件工程师职位
- 分析和优化GPU核心计算内核（如GEMM、Attention），提升AI工作负载性能
- 使用真实AI推理和训练任务进行GPU IP验证与性能剖析，识别瓶颈
- 构建性能模型和剖析工具，为GPU架构设计提供数据驱动的洞察
- 精通Python，能够编写性能分析脚本和工具
- 深入理解GPU架构和并行计算模型，如CUDA或OpenCL
- 扎实的AI基础知识，熟悉常见模型和算法
- 具备性能分析和调优的实践经验，能从性能数据中定位问题
申请策略
- 申请时附上代码示例或GitHub链接，展示实际编程能力
- 在面试中表达对GPU计算和AI系统结合的兴趣，准备相关项目故事
- 突出GPU相关项目经验，如CUDA内核编写、算子优化、并行算法实现
- 强调Python性能分析工具开发经验，与AI负载调优相关的工作
- 展示对计算机体系结构的理解，如缓存层次、内存带宽等
- 如有参加相关竞赛或开源贡献（如LLVM、Triton），务必提及
- 提前熟悉CUDA编程和性能分析工具（如nvidia-smi、Nsight）
- 复习AI推理/训练常见的算子（如GEMM、Attention）的优化技巧
面试指南
- 对技术问题，先阐述原理，再举例说明应用场景和优化效果
- 对项目经历问题，采用STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)
- 对开放性问题，展现系统性思维：从瓶颈定位到优化方案，再到验证流程
- 请解释CUDA中grid、block、thread的层次结构以及如何影响性能
- 如何优化一个矩阵乘法（GEMM）的GPU内核？列举并分析关键优化技术
- 描述一个你通过性能分析发现瓶颈并加以改进的项目经历
- 针对一个AI模型（如Transformer），你如何分析其计算瓶颈并提出优化方案？
- 你对GPU内存层次（global、shared、local、texture）如何理解？它们如何影响性能？
匹配度报告
76
综合匹配度
英特尔GPU架构实习，前沿技术栈，成长空间大，薪资中等，需要现场办公。
适合人群
该职位最适合那些极度看重技术成长和行业前沿机会、对薪酬敏感度较低的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
薪资福利匹配
薪资福利60
成长发展90
工作生活70
使命价值85
薪资福利匹配
60中等
实习薪资处于市场中等水平，且未披露具体福利，补偿性动机满足程度一般。
薪资信号未披露 (5K-8K/月)
成长发展匹配
90较高
该实习专注于前沿GPU技术和性能优化，能显著提升底层计算和AI系统能力，成长前景极好。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GPU架构、CUDA、并行计算、性能优化、AI加速
成长机会handson exposure
业务类型profit_center
工作生活匹配
70中等
要求现场办公，但英特尔上海办公地点在科技园区，WLB相对较好，实习期灵活性尚可。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
85较高
AI芯片是当前高速增长赛道，对社会智能化有重要推动作用，工作使命感较强。
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
Watch Jobs