【星火X计划】面向大模型高效训推的算子研发与极致优化(J13802)

【课题介绍】

算子是释放硬件算力的关键，大模型训练推理效率优化关键在于算子效率，算子效率直接决定了训推框架的整体效率。但实际训练推理中观测到的算力利用率往往远低于硬件峰值，算子效率成为制约上层大模型框架发挥硬件极限能力的关键瓶颈。如何深度挖掘硬件特性，实现算子和通信原语的高效实现与极致优化，直接决定了AI基础设施的效能。本课题专注于对大模型训推过程中的关键算子进行极致效率优化，在充分理解硬件架构基础上，通过工程师的"心灵手巧"设计、研发高效算子、优化关键算子效率，解决算力、通信、访存等关键算子瓶颈。

【课题挑战】

算子开发面临的主要挑战在于如何贴近硬件微架构，实现接近理论算力与通信带宽极限的性能。当前大模型的计算模式日趋复杂，传统的通用算子库实现难以兼顾大模型的最优调度需求，需要根据硬件特性进行精细的Kernel设计与调优；同时分布式并行策略的多层嵌套带来通信、访存复杂性，如何设计和实现高效的通算融合，减少全链路端到端延迟，是需要重点攻克的难点。

【课题价值】

1、关键算子极致优化：针对大模型核心算子，结合硬件微架构特征（向量单元、矩阵单元、缓存层次、张量切分等），实现高算力利用率的高性能Kernel开发；

2、通算融合：结合超节点等互联架构，实现计算与通信高效融合，降低分布式整体并行开销；

3、算子自动调优与编译优化：研发面向大模型的算子自动调优框架，融合Tiling策略搜索、内存层次优化与指令调度，减少算子实现的人工调优成本，提升跨模型架构的算子复用性。

1、24-27届硕士及以上学历，人工智能、计算机科学、高性能计算、数学、电子信息等相关专业，其他专业但具备突出工程能力者同样欢迎；

2、具备扎实的计算机架构基础，熟练使用linux操作系统；

3、熟练使用Git、VSCode等，熟练使用Pytorch、numpy等框架；

4、对GPU/NPU等AI加速芯片的体系结构有深入理解，熟悉CUDA/Ascend C/Triton/TileLang等至少一种编程模型，有实际的Kernel开发调优经验；

5、较强的编程实现能力，熟练掌握C/C++，Python等语言，有底层性能优化项目经验；

6、具备较强的独立思考能力，具备追求卓越，不断突破创新精神，不断通过效率分析提升算子效率。