地平线智能计算体系研发实习生(软硬协同方向)

前沿算法探索与复现： 跟踪学术界在 AI for Systems、强化学习（RL）等算法应用于编译优化领域的最新进展，探索评估各种算法在实际编译器场景中的潜力。 软硬件协同设计辅助： 参与下一代AI推理芯片的早期架构预研。协助构建AI驱动的性能评估模型，为指令集设计、存储层次划分等提供基于数据的分析支持。 性能基准测试： 针对不同的算子和网络结构，在底层架构（如GPU、TPU类芯片）上进行性能压测与瓶颈分析。

1、负责字节跳动服务器产品硬件架构设计，确保跨产品、跨代次硬件架构的一致性、系统性； 2、主导服务器技术选型，负责制定和更新服务器设备级架构路标，确保满足业务需求和技术先进性，对产品架构的领先性、关键技术准备节奏、可实施性负责； 3、研究和跟进服务器行业的最新技术，和业务团队、操作系统团队紧密配合，实现硬件方案创新，提升性能、降低成本，并确保系统的高可用性和高效运行； 4、与硬件研发、网络、IDC规划团队紧密协作，确定硬件架构总体设计方案，确保服务器硬件系统在TCO、性能、易部署、易运维方向竞争力领先。

1.负责分析硬件加速特征与内部拓扑结构，设计硬件优化实践和调优方案，并主导优化实现，充分发挥硬件潜能，确保性能符合预期。 2.结合主流LLM推理框架 (如sglang/vLLM) 和 大模型结构及计算特征，设计面向框架性能分析和优化插件并主导实现。 3.提供场景化的定制优化能力，识别并解决大模型在不同业务场景下的性能瓶颈，快速的给出满足需求的性能优化方案，并推动业务的交付应用。 4.洞悉大模型的发展趋势和硬件技术演进，结合软硬件优化的经验和数据，分析硬件的发展趋势，提炼AI硬件规格需求，形成软硬结合技术规划。

独立负责复杂业务模块的技术方案设计、核心功能实现与系统优化，在保障系统高可用、高性能的同时，持续推动技术架构演进。需要具备扎实的工程能力、良好的问题解决能力和技术前瞻性，并能有效协作推动项目落地。具体包括： 1、技术方案设计 · 收集、识别、分析客户需求，并确定技术方案的目标、范围和交付成果； · 基于需求分析，进行技术可行性分析和方案评审，选择合适的技术选型、功能设计、技术架构、数据架构和开发流程等。 2、技术实现 · 基于技术方案的拆解，按照任务目标和产出规范，完成任务/子任务的设计、编码开发和系统功能实现； · 负责核心功能的架构与代码模板的编写，开发与维护系统公用核心模块，技术架构重构、优化等； · 负责数据相关组件的研发与优化，包括数据采集、处理、存储及分析等环节的设计与实现，确保数据链路的可靠性和效率。 3、稳定性和性能优化 · 制定稳定性策略，寻找并解决产品系统中的潜在风险和瓶颈，覆盖线上疑难杂症问题，确保系统的安全可靠； · 运用产品优化技术和方法，进行性能优化，提高产品稳定性和性能。 4、技术预研 · 跟踪和了解新产品技术和趋势，根据业务需要提供技术支持和建议。