技术研究-高性能计算方向

包含GPU、网络、大模型框架等细分方向。

1. 01

   针对业务需求，解决算力瓶颈、通信延迟、分布式系统扩展性等问题；

2. 02

   协同算法、硬件及运维团队，构建高效、稳定的计算基础设施。

3. 01

   GPU方向：研究GPU集群的调度策略，优化资源利用率。探索混合精度计算、模型量化等GPU加速技术；

4. 02

   网络方向：设计低延迟、高吞吐的分布式网络架构（如InfiniBand/RoCE/DPU）。优化MPI、NCCL等通信库性能，解决大规模集群中的网络拥塞问题；

5. 03

   大模型工程框架方向：开发或优化大模型训练框架（如PyTorch/TensorFlow/DeepSpeed/Megatron-LM），设计分布式训练策略（模型并行、流水线并行、混合并行），提升千亿级参数模型的训练效率。研究训练加速技术（梯度压缩、显存优化、动态计算图调度）。

1. 01

   扎实的计算机体系结构基础，熟悉并行计算、数据密集型系统设计；

2. 02

   良好的数学基础（线性代数、数值分析、算法复杂度优化）。

3. 01

   有TensorRT/Triton Inference Server等推理框架经验者优先；

4. 02

   深入理解TCP/IP、RDMA协议栈，熟悉DPDK/SPDK开发、有超算中心或云计算网络调优经验者优先；

5. 03

   熟悉Transformer架构及主流大模型训练流程。