【华为秋招】CPU软硬件协同优化专家

岗位职责 1. 负责HPC与AI业务在先进算力平台上的端到端性能分析和优化，覆盖WRF、OpenFOAM、CP2K、Quantum ESPRESSO、AI4S模型及各类模型推理场景。 2. 深入分析CPU流水线、前后端瓶颈、指令执行、缓存层次、TLB、内存带宽、NUMA、多核并发和片间通信等体系结构问题，定位业务性能瓶颈。 3. 结合CPU微架构特性，开展向量化、指令级并行、数据布局、缓存优化、预取、内存访问、线程调度和核间负载均衡优化。 4. 优化矩阵乘、卷积、稀疏计算、FFT、线性求解器、Embedding、Attention等核心计算模块及算子。 5. 参与TensorFlow、PyTorch、ONNX Runtime等AI框架，以及MPI、OpenMP、数学库、编译器和运行时系统的性能优化。 6. 建立应用性能模型，使用Top-down、Roofline等方法分析计算瓶颈，形成可复现、可量化的优化方案。 7. 与芯片架构、编译器、操作系统、基础软件和应用团队联合攻关，基于真实业务负载提出指令集、缓存、内存子系统和计算单元等硬件改进建议。 8. 跟踪先进CPU体系结构、异构计算、AI加速和高性能计算技术发展，推动新技术在产品和客户场景中落地。 任职要求 1. 计算机体系结构、计算机系统、并行计算、编译技术、电子工程、软件工程、应用数学等相关专业。 2. 熟练掌握计算机体系结构，深入理解以下内容： * CPU流水线及乱序执行； * 指令级并行与数据级并行； * 分支预测、前端取指和后端执行； * Cache层次、Cache一致性和预取机制； * TLB、虚拟内存和内存访问机制； * NUMA、多核和多Socket系统； * SIMD、向量指令和矩阵计算单元； * 内存带宽、访存时延及计算访存平衡。 3. 熟练掌握C/C++，具备良好的Linux开发和调试能力；熟悉Python、Fortran者优先。 4. 熟悉至少一种并行编程技术，包括MPI、OpenMP、线程池、SIMD或异构并行编程。 5. 熟悉perf、PMU、Top-down、Flame Graph、VTune、Likwid等一种或多种性能分析工具和方法。 6. 熟悉编译器优化、算子优化、数学库、AI框架或HPC应用中的一个或多个方向。 7. 能够根据性能数据提出假设、设计对照实验、定位根因，并完成优化效果验证。 8. 具有较强的问题分析能力、工程实现能力和跨团队协作能力。 优先条件 具备以下任一经验者优先： * ARM、x86等CPU体系结构性能分析经验； * HPC应用或科学计算软件优化经验； * TensorFlow、PyTorch、ONNX Runtime等框架优化经验； * BLAS、FFT、稀疏矩阵、线性求解器等高性能算子开发经验； * LLVM、GCC等编译器优化经验； * NUMA、内存分配、线程调度和并发性能优化经验； * CPU性能模拟、架构建模或硬件性能计数器分析经验； * AI4S、神经算子、科学计算模型部署经验； * 在体系结构、HPC、编译器或AI系统相关会议发表论文或参加相关竞赛。 岗位发展方向 入职后可根据个人背景，从应用性能、算子与基础库、AI框架、编译器运行时或CPU体系结构分析中的一个方向切入，逐步建立完整的软硬件协同能力。 后续可成长为： * CPU性能优化专家； * HPC与AI系统专家； * 算子及高性能计算库专家； * 编译器与运行时优化专家； * 计算机体系结构与应用协同设计专家； * 端到端性能技术负责人。