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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

阿里巴巴

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  • 技术类

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岗位职责

  1. 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. 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. 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. 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。

职位要求

  1. 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. 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. 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:
  4. 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;
  5. 有分布式推理系统架构设计和性能优化经验;
  6. 有CUDA编程基础和算子性能优化经验;
  7. 有过高性能计算领域文章发表等相关经验。

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