面向多模态大模型的分布式推理架构与极致性能优化-阿里星

1. 01

   分布式推理架构的研发，包括多机推理架构设计，P/D分离、A/F分离、VL模型分离架构的落地；

2. 02

   推理引擎服务化，包括推理引擎如何接入线上服务平台，自动扩缩容和可观测性的适配，以及提升线上服务稳定性；

3. 03

   多模态模型的推理功能开发和性能优化，包括对Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni等多模态输入/输出模型的功能支持和推理性能优化；

4. 04

   分布式 KV Cache Store 的设计与研发，构建高吞吐、低延迟的全局 KV Cache 池化管理机制，实现跨计算节点（显存/内存）的高效数据传输与共享。

1. 01

   计算机/人工智能相关专业硕士及以上学历，熟练掌握C++和Python编程语言，和软件工程面向对象设计（OOP、OOD）等相关技术， 有很好的抽象能力；

2. 02

   掌握性能优化方法论，能够快速定位系统瓶颈的原因，能够利用Roofline Model来计算IO、计算和带宽的理论极限，并用编程技术逼近极限；

3. 03

   良好的技术洞察力、拥有技术激情、快速学习和协同落地能力，自我驱动力强，具有创新精神。

加分项

1. 01

   熟悉开源LLM推理引擎的架构和实现， 对推理引擎领域开源项目有持续关注；

2. 02

   有分布式推理系统架构设计和性能优化经验；

3. 03

   有CUDA编程基础和算子性能优化经验；

4. 04

   有过高性能计算领域文章发表等相关经验。