元宝—搜索大模型推理加速研究

课题背景： 大规模搜索系统面临长序列建模、高计算开销与异构资源约束的挑战，传统稠密注意力模型在效率、存储及部署层面存在显著瓶颈，制约系统性能与扩展性。 课题挑战：

1. 01

   近线性注意力的语义保真：在实现O(n)的近似注意力计算时，需突破在长序列建模中的语义瓶颈，在降低计算负载的同时保持全局语义的建模能力，避免因近似计算导致的排序精度衰减。

2. 02

   多约束的联合压缩优化：结构化稀疏、动态路由与非均匀量化形成了包含离散与连续变量的混合优化空间，需在精度、效率、鲁棒性的多重约束下建立联合优化范式，实现多维压缩目标间的平衡。

3. 03

   异构算力的协同调度：混合硬件架构中，计算、通信、I/O等资源深度耦合。需建立统一的计算图分析与调度模型，突破异构分布式推理的性能边界，实现异构资源的性能突破。 具体工作：

4. 01

   高效推理注意力机制 研究并设计高性能注意力机制（线性注意力、稀疏注意力），针对搜索长序列短输出场景定制算子，将计算复杂度从 O(n^2) 降至 O(n) ，在保障排序精度的前提下显著提升推理吞吐与响应速度。

5. 02

   高精度结构化模型压缩 构建融合结构化稀疏、动态路由与非均匀量化的联合压缩范式，以排序指标为约束优化模型体量，实现计算与存储的协同压缩，确保轻量化后精度无损。

6. 03

   异构分布式推理架构 设计混合并行策略与通信原语融合机制，优化跨节点传输与动态调度能力，打通从算子内核到集群的全栈链路，挖掘异构资源潜力以触达系统性能边界。

学历和专业要求： 计算机、人工智能、高性能计算或相关专业硕士及以上学历，博士优先。需具备扎实的深度学习理论基础，在高性能计算、编译器优化或大模型架构领域有深入研究背景。 技术技能要求： 精通PyTorch/TensorRT/vLLM等框架，熟练掌握CUDA编程与分布式训练推理技术。深入理解Transformer/SSM架构，拥有模型剪枝、量化及大规模搜索系统落地经验者优先。 软性素质要求： 具备极强的技术自驱力与系统架构思维，善于跨算法与系统工程边界协同攻关。拥有优秀的沟通协作能力，能在高并发、低延迟的生产环境下高效解决复杂工程难题。