求问，大模型推理加速怎么系统的学习

周一投完这周共5个面试 面完3个 时间冲突放弃1个 周五还剩1个力扣和数据结构没怎么刷先上战场了 面试中目前失败一个（写了65%）研一下到现在学了半年CUDA和TensorRT构建推理引擎 各类模型的高性能算子和高性能推理还缺乏实践 更深的TVM，分布式的deepseed和汇编没时间了 现在迷茫了 要学的很多且可能学完依旧找不到 #高性能计算#  #高性能计算面经#  #HPC高性能计算工程师#

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大厂还是中厂？读研期间主要做llm infra的一些算法层面的工作，科研和实习都是主要做这个，但是没太好的paper产出。秋招发现ai infra被疯狂劝退，开始有些犹豫。手上有一个大厂ai infra的意向，组在业内比较有名，但产品似乎也没人用。以及一个中厂的llm算法的意向，外企风格的中厂，大家都说技术一般。大厂钱多，中厂会轻松一点。不过比起钱，我还是更想选一个好跳槽比较有发展的好方向，虽然有些犹豫但是不是转到算法会更好呢？#阿里# #腾讯# #字节#

工作岗位：快手-AI平台-大模型小型化算法实习生工作地点：北京市海淀区西二旗中路29号元中心岗位要求：● 数理要求: 熟练掌握线性代数，概率论，信息论，凸优化等基础知识；了解矩阵论, 随机过程等● 框架要求: 精通PyTorch，熟练大模型并行框架的应用，包括 DeepSpeed，Megatron-LM● 代码要求: 精通Python● 对模型加速的算法研究有浓厚的兴趣，特别是针对LLM和SoRA等前沿模型的推理加速探索● 有论文发表经验优先，提供算力支持对创新idea的研究和应用岗位职责：● 负责快手内部AIGC大模型的推理部署效率优化需求，包括但不限于Diffusion采样时间优化，Dif...