大规模分布式训练推理加速及核心基础设施软硬协同优化-阿里星

随着大模型与生成式AI的爆发式增长，AI基础设施正面临前所未有的性能、规模与效率挑战。该岗位致力于培养构建下一代AI系统底座的领军人才，具备软硬协同、跨层优化的知识面和技术深度，支撑集团核心AI业务的训练推理提效、集群资源调度及异构算力协同优化，推动AI技术的边界突破。核心问题包括但不限于： 1. 极致性能优化：探索算法、训推引擎和基础设施的co-design协同突破效率瓶颈，最大化算力、网络和存储等硬件性能。 2. 高性能网络：负责设计、实现、维护AI和高性能计算所需要的高性能网络通信框架和大模型推理场景的性能优化，聚焦模型通信场景的能力建设，完善集合通信、点对点通信等通信方式与推理框架的联合方案设计，推动提升推理性能。 3. 智能资源调度：针对大规模分布式的LLM/多模态理解生成训练推理等新兴计算场景，优化多集群多地域的异构调度编排能力，实现分钟级模型分发、训推任务弹性伸缩等。 4. 其他随着AI模型、训推范式、算力硬件等迭代演进而出现的AI系统优化工程挑战和业界难题。

1. 分布式系统、计算机体系结构、编译优化或通信与计算协同设计方向的硕/博士研究生。 2. 具备AI训推计算性能分析与优化的经验，能深入分析AI模型在GPU平台上的性能瓶颈，提出并实施优化方案。针对分布式训练和推理系统，进行性能调优，提升系统的吞吐量和效率。 3. 熟悉业界常见的优化栈（cuda/rocm/cutlass/ck/triton等），在高效的内存管理、通信优化（NvLink/Infiniband/RoCEv2等）关键技术上有实操经验。 4. 分布式系统研发经验是加分项：设计和实现高效的分布式训练和推理框架，解决大规模分布式系统中的通信、同步和负载均衡问题。探索新型的分布式架构，提升系统的可扩展性和容错性。 5. 前沿技术研究：跟踪AI Infra领域的最新研究进展，探索新的硬件架构、算法和系统优化技术。发表高水平学术论文，参与国际顶级会议（如ISCA、MICRO、OSDI、SOSP、ATC、NSDI等）。