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校招面向AI场景的CPU/AI芯片性能与功耗优化探索-阿里星
北京/上海 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 1. 计算机、微电子、电子工程等相关专业，硕士及以上学历，具备扎实的计算机体系结构、数字电路基础。
- 2. 精通 C/C++ 编程，熟练使用 Python 进行数据分析与脚本开发，具备良好的算法设计与调试能力。
- 3. 熟悉相关指令集架构或芯片编程模型，理解流水线、缓存、分支预测等微架构原理。
- 4. 具备优秀的学习能力与创新思维，能快速掌握前沿芯片技术；良好的沟通协作能力，能与软硬件团队协同推进复杂项目。
- 加分项：
- 1. 有芯片微架构设计、芯片性能优化相关科研经历（如发表顶会论文、参与开源项目）。
- 2. 熟悉 QEMU/GEM5 仿真模型开发，或具备 RTL 设计、功耗分析工具（如 PTPX）使用经验。
- 3. 了解相关工作负载的计算特性，或参与过 SPEC/Geekbench 等 Benchmark 优化。
- 4. 具备并行计算、低功耗设计（如 DVFS、电源门控）相关知识，或有芯片投片项目经验。
岗位描述
作为阿里星顶尖人才计划的一员，你将加入平头哥芯片核心架构团队，深度参与下一代高性能芯片的前沿架构设计、性能优化与功耗管理，定义芯片的架构蓝图——你的每一步技术探索，都将直接驱动芯片核心竞争力的持续进化。
- 1. 架构设计与创新
- 1) 参与芯片的架构设计，涵盖流水线结构、异构计算模块及微架构优化等内容，定义下一代高性能处理器的技术路线。
- 2) 针对不同工作负载及通用业务场景，分析业务痛点，设计兼顾性能与能效的芯片架构方案。
- 2. 性能与功耗优化体系构建
- 1) 开发端到端的芯片全栈仿真模型（如 Qemu/GEM5），完成架构与微架构的性能、功耗指标评估与迭代。
- 2) 构建性能分析工具链，定位系统瓶颈并提出软硬件协同优化方案。
- 3. 前沿技术探索
- 1) 跟踪芯片领域的前沿技术（如 Chiplet、存算一体、动态功耗管理），通过建模与实验验证新技术可行性，推动架构创新。
- 1. 计算机、微电子、电子工程等相关专业，硕士及以上学历，具备扎实的计算机体系结构、数字电路基础。
- 2. 精通 C/C++ 编程，熟练使用 Python 进行数据分析与脚本开发，具备良好的算法设计与调试能力。
- 3. 熟悉相关指令集架构或芯片编程模型，理解流水线、缓存、分支预测等微架构原理。
- 4. 具备优秀的学习能力与创新思维，能快速掌握前沿芯片技术；良好的沟通协作能力，能与软硬件团队协同推进复杂项目。
加分项：
- 1. 有芯片微架构设计、芯片性能优化相关科研经历（如发表顶会论文、参与开源项目）。
- 2. 熟悉 QEMU/GEM5 仿真模型开发，或具备 RTL 设计、功耗分析工具（如 PTPX）使用经验。
- 3. 了解相关工作负载的计算特性，或参与过 SPEC/Geekbench 等 Benchmark 优化。
- 4. 具备并行计算、低功耗设计（如 DVFS、电源门控）相关知识，或有芯片投片项目经验。
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
查看答题思路
1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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