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阿里巴巴研究型实习生 - 通算智算一体化性能分析诊断方法与深度优化

实习兼职阿里巴巴研究型实习生地点:上海状态:招聘

任职要求


1. 扎实的计算机科学与工程功底,优秀的编程能力(精通或熟练掌握C/C++/Python等),熟悉常用数据结构算法设计模式,具备复杂系统设计、开发与调试经验。
2. 优秀的沟通表达、团队协作能力;具备快速学习新知识和深入钻研复杂技术问题的能力与耐心。
3. 深入理解计算机体系结构(CPU/GPU/NPU等)、操作系统、编译原理分布式系统等基础知识。
4. 具备以下至少一个领域的深入实践经验:
·高性能计算(HPC),特别是异构计算环境下的性能分析与优化。
·GPU编程与优化(如CUDA, ROCm, OpenCL等),熟悉GPU架构。
·系统性能分析与调优工具(如perf, eBPF, VTune, Nsight Profiler等)的开发或深度使用经验。
·虚拟化(KVM/QEMU等)、容器技术(Docker/Kubernetes等)及其性能优化。
·分布式系统调度与资源管理(如YARN, Mesos, Kubernetes Sche…
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工作职责


1. 探索通算智算一体化场景下,端到端性能分析诊断体系的研究与构建,覆盖从底层硬件(CPU、GPU、NPU等)、系统软件到上层分布式框架和应用负载。
2. 深入研究CPU-GPU异构计算系统、分布式框架、系统软件栈(如操作系统、编译器、运行时)的性能瓶颈,提出并实现创新的软硬件协同优化方案。
3. 开发和落地先进的性能监控、剖析和诊断工具,支持从底层硬件指标到上层业务负载的全链路追踪与精准瓶颈定位。
4. 针对大规模AI模型训练/推理、通用计算等多样化负载,探索和实践GPU等异构资源的调度优化、资源容错、任务状态保存/恢复与快速迁移等关键技术,提升资源利用率和系统稳定性。
5. 研究内存(包括CPU内存和GPU显存)与计算的协同优化方案,旨在提升训推场景性能,降低整体成本,并优化资源利用率。
6. 将研究成果应用于阿里云平台及相关产品服务,提升云平台的整体性能、资源利用率和性价比,支持关键业务场景。
7. 在顶级学术会议和期刊上发表研究成果,并积极参与开源社区合作与技术推广,提升团队和公司在相关领域的技术影响力。
包括英文材料
C+
C+++
Python+
数据结构+
算法+
设计模式+
系统设计+
编译原理+
分布式系统+
HPC+
CUDA+
OpenCL+
Perf+
eBPF+
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实习阿里巴巴研究型实

1、探索通算智算一体化场景下,端到端性能分析诊断体系的研究与构建,覆盖从底层硬件(CPU、GPU、NPU等)、系统软件到上层分布式框架和应用负载; 2、深入研究CPU-GPU异构计算系统、分布式框架、系统软件栈(如操作系统、编译器、运行时)的性能瓶颈,提出并实现创新的软硬件协同优化方案; 3、开发和落地先进的性能监控、剖析和诊断工具,支持从底层硬件指标到上层业务负载的全链路追踪与精准瓶颈定位; 4、针对大规模AI模型训练/推理、通用计算等多样化负载,探索和实践GPU等异构资源的调度优化、资源容错、任务状态保存/恢复与快速迁移等关键技术,提升资源利用率和系统稳定性; 5、研究内存(包括CPU内存和GPU显存)与计算的协同优化方案,旨在提升训推场景性能,降低整体成本,并优化资源利用率; 6、将研究成果应用于阿里云平台及相关产品服务,提升云平台的整体性能、资源利用率和性价比,支持关键业务场景; 7、在顶级学术会议和期刊上发表研究成果,并积极参与开源社区合作与技术推广,提升团队和公司在相关领域的技术影响力。

更新于 2026-03-17北京|杭州|上海
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实习阿里云研究型实习

1、探索通算智算一体化场景下,端到端性能分析诊断体系的研究与构建,覆盖从底层硬件(CPU、GPU、NPU等)、系统软件到上层分布式框架和应用负载; 2、深入研究CPU-GPU异构计算系统、分布式框架、系统软件栈(如操作系统、编译器、运行时)的性能瓶颈,提出并实现创新的软硬件协同优化方案; 3、开发和落地先进的性能监控、剖析和诊断工具,支持从底层硬件指标到上层业务负载的全链路追踪与精准瓶颈定位; 4、针对大规模AI模型训练/推理、通用计算等多样化负载,探索和实践GPU等异构资源的调度优化、资源容错、任务状态保存/恢复与快速迁移等关键技术,提升资源利用率和系统稳定性; 5、研究内存(包括CPU内存和GPU显存)与计算的协同优化方案,旨在提升训推场景性能,降低整体成本,并优化资源利用率; 6、将研究成果应用于阿里云平台及相关产品服务,提升云平台的整体性能、资源利用率和性价比,支持关键业务场景; 7、在顶级学术会议和期刊上发表研究成果,并积极参与开源社区合作与技术推广,提升团队和公司在相关领域的技术影响力。

更新于 2026-01-06北京|杭州
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实习通义研究型实习生

基于开源的 Diffusion 图像和视频生成模型,构建基础推理和训练引擎,探索前沿的 AIGC 技术,具体职责包括: 1、加入魔搭社区 DiffSynth-Studio 等开源项目的开发,接入先进的图像和视频生成模型,为业界提供领先的推理和训练引擎基建。 2、基于丰富的开源模型生态,探索 AIGC 技术的全新能力,开展多元化的科研项目,包括但不限于图像生成的思维链、跨模态模型的能力集成、理解-生成统一架构模型等,发表高水平学术论文。 3、参与魔搭社区的运营活动,为新模型的开源提供技术支持,推动 AI 技术的普及推广。

更新于 2026-06-17北京|杭州
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实习通义研究型实习生

阿里巴巴通义实验室-对话智能团队 以大模型对话技术为核心,研究及应用方向包括智能客服、个性化对话、角色扮演、分身复刻、社交智能、数字人等,主要业务场景包括: (1) 通义晓蜜—阿里云智能客服,国内对话式AI市占率第一; (2) 通义星尘-类人智能体创作平台。2020年以来,围绕预训练、对话智能、大模型等方向发表80+篇国际顶会论文,欢迎对大模型感兴趣的你加入我们,一起创造人机对话的未来。 拟研究技术方向: 1. 角色扮演技术(Role-Playing Agent)的研究,在相关性、人设一致性、吸引力、情感、道德等维度取得显著提升; 2. 分身复刻(Character AI)的研究,探索角色所处虚拟世界建模与演化; 3. 数字专家的研究,包括用户心理推断、策略搜索推理等技术; 4. 多模态Character模型的研究,包括语音端到端角色对话模型。

更新于 2026-05-28北京|杭州