（杭州、北京）（实习、应届生、社招均有）职位描述：工作职责：1.参与AI编译器相关项目的技术方案规划与研发，通过利用CPU、GPU、DSP以及NPU的并行计算优化、架构设计、稀疏优化和异构调度等高性能优化技术，打造行业领先的高性能异构AI推理引擎与编译器；2.针对搜索、推荐、广告、音视频以及大模型场景，优化模型训练和推理的计算图执行效率；3.与公司各算法部门深度合作，对重点项目进行算法与系统的联合优化。任职资格(满足其一)：1.拥有LLVM编译工具链和优化pass等开发经验；2.熟练掌握C++编程语言，具备扎实的数据结构与算法能力，熟悉计算机体系结构和X86汇编，熟悉Python编程；3.熟悉XLA、MLIR、TVM、Triton、TensorRT等技术，并有相应开发经验者优先；4.精通CPU(ARM/x86)或GPU（Intel/Nvidia/AMD）平台的高性能计算优化技术，对计算机体系结构有深入理解，熟悉移动端或服务端的并行计算优化、访存优化和低比特计算等；5.了解深度学习算法基本原理，熟悉神经网络基本架构及其算子计算方式，了解至少一种深度学习训练框架及其模型文件解析，如Pytorch、TensorFlow；6.具备CPU/GPU下算子Kernel开发和性能优化经验，熟悉CUDA编程；7.具有独立解决问题的能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分，具备良好的团队合作精神；8.了解主流AIGC算法模型原理，具有AIGC模型加速优化经验者优先。联系**********#秋招##快手##腾讯##字节##阿里##校招#

二面1. 自我介绍2. 推理框架的设计，计算图，运行图，内存管理3. 动态图，静态图，动态shape4. 图优化5. warp之间通信6. cuda reduce7. cuda softmax，warp处理与block处理的区别8. block，grid的设置，调度，为什么会影响算子速度9. CUDA的计算模型10.flash attention v1 v2面试时间：45分钟#面经##高性能计算##高性能计算面经##模型部署#

全程40min不到，15分钟项目穿插八股，手撕两道题大数相加+岛屿数量，第一题不到十分钟写完编译出问题改了小十分钟，最后运行出来了，跟面试官讲完思路面试官直接没让做第二题，让我讲思路，看到第二题是岛屿数量我直接会心一笑，讲完思路面试官问是不是刷过，我说对之前刷到过。然后直接就到了反问环节，感觉面试官很着急的样子就结束了。（ps不知道是不是对我不感兴趣，反正八股问的也都是很基础的mysql，redis八股）。自己感觉答得还行，希望能过吧…

1.介绍项目，详细说一下实习期间参与的项目的具体工作，个人担任的角色2.go协程和线程的区别3.左值和右值的区别，衍生到左值引用右值引用4.右值经过资源转移过后是否被销毁？5.转移过后得到的值还是右值吗？它的生命周期是怎样的？6.模板函数在哪个阶段实例化?7.vector实现原理8.vector什么时候动态增长9.空vector有大小吗，大概是多少？10.内存对齐11.全局静态变量的内存怎么确保内存对齐12.静态函数能虚函数吗13.源文件编译成可执行文件的步骤14.代码转成机器码是在哪个步骤？15.编译优化是在哪个阶段16.具体讲一下编译优化，举个例子17.给一个switch判断条件，想一下编译器会做什么样的优化来加快其执行速度18.new和malloc的区别19.malloc能否做到跟new得到的指针一样的效果？20.malloc出来的内存里的值是怎样的？21.malloc和calloc的区别22.这种在线面试系统可能用到哪些网络协议？23.设计一个在线聊天消息即时发送的系统，你可能会怎么实现24.git rebase25.反问无手撕，未拷打项目，问得好深根本不了解底层感觉凉了