我是计算机专业硕士，研究方向偏体系结构和编译优化。看到很多AI芯片公司都在招聘编译器开发工程师，负责将AI模型（如PyTorch/TensorFlow）高效映射到自家芯片的硬件上。想了解一下，2026年这类岗位的面试，除了考察传统的编译器知识（如中间表示、循环优化、指令选择），对AI模型结构（Transformer, CNN）、算子实现（卷积、矩阵乘）以及目标芯片的微架构（如张量核、内存层次）需要了解到什么程度？工作中是需要深入优化已有的算子库，还是经常需要为新的算子从头开发？
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这个问题问得很实际，2026年这个岗位的要求只会更高，因为AI芯片和模型都在快速演进。
首先，计算机体系结构和AI框架的掌握是核心，不是选修。体系结构方面，你必须对目标芯片的微架构（比如张量核心、片上存储层次、数据流架构）有深入理解，这样才能做有效的映射和优化。AI框架方面，不能只停留在调用API，需要对PyTorch/TensorFlow的底层执行机制、计算图构建、自动微分等有清晰认识，特别是像Transformer这种主流模型的层间依赖和数据流动。
关于算子实现，我的经验是：工作中大部分时间是在优化已有的算子库，比如针对特定硬件调整循环展开、数据布局、内存访问模式，以榨干硬件性能。但绝对需要具备手写算子实现的能力，因为总会遇到新算子或现有算子无法满足性能需求的情况，这时就需要你从零开始设计高效的实现。面试中很可能会让你现场分析或手写一个简单算子（比如GEMM）的优化伪代码，来考察你的底层思维。
所以，建议你从现在开始就双线深入：一是夯实体系结构基础，多读经典论文和芯片白皮书；二是动手实践，尝试在GPU或模拟器上优化一些算子，甚至参与开源AI编译器项目（如TVM、MLIR），这样到2026年你才会有足够的竞争力。
哈，我也是做编译优化的，刚入行AI芯片编译器不久。说说我的感受。
你提到的几个点都很关键。对AI模型结构的了解，不需要你成为训练专家，但必须懂它们的基本计算模式和数据特点。比如Transformer里的注意力机制，你得清楚它大量是矩阵乘和softmax，这样才能在编译时做融合、切分等优化。CNN的卷积各种变体也得门清。
对芯片微架构的了解程度，直接决定你优化的天花板。你得知道张量核怎么喂数据效率最高，片上SRAM怎么当缓存用，数据在内存层次间搬运的代价。这些光看书不够，最好能拿到芯片的编程手册或仿真器跑一跑。
工作中，手写算子的情况比想象的多。虽然公司有基础算子库，但新模型层出不穷，新算子或者现有算子的新组合总会出现。很多时候，通用优化不够，就得你手动设计针对性的实现。面试肯定会考察你这方面能力，可能不会让你写完整代码，但优化思路（比如怎么减少内存访问、提高并行度）一定会问。
建议你重点看MLIR这类现代编译器框架，它正在成为行业事实标准。同时，保持对硬件和AI模型两端的跟踪，这个岗位本质是桥梁，两边都得懂。
从我的经验来看，2026年这类岗位的核心要求会更高，因为技术迭代很快。你需要对计算机体系结构有扎实的理解，特别是内存层次结构、并行计算模型（SIMD/SIMT）、数据流架构等。AI框架方面，不能只停留在会用PyTorch/TensorFlow，必须理解其计算图构建、自动微分、算子调度等内部机制。对于Transformer/CNN等模型，要清楚其计算和访存特征，比如注意力机制的数据依赖和并行性。
关于算子实现，通常公司会有基础算子库，但工作中你很可能需要针对新模型结构或硬件特性，手写或深度优化算子。例如，为新的硬件单元（如新型张量核）实现高效的卷积或矩阵乘。面试可能会让你现场分析一个算子的性能瓶颈，或者讨论如何优化。
建议你深入学习TVM、MLIR等现代编译器框架，并动手实践一些算子优化项目，比如用CUDA或OpenCL写一个卷积核并优化。
我去年面试过几家AI芯片公司，感觉他们特别看重实践能力。体系结构方面，你得懂目标芯片的微架构细节，比如张量核怎么工作、片上内存有多大、数据如何搬运。AI框架要深入到源码级别，至少能看懂算子实现和调度逻辑。
工作中，大部分时间是在优化已有的算子库，但遇到新算子或新硬件特性时，手写实现是必须的。面试官可能会问：如果硬件不支持某种操作，你如何在编译器层面做等价变换？或者给你一个算子的伪代码，让你分析如何映射到硬件上。
建议你多关注行业动态，比如Chiplet、存算一体等新技术对编译器的影响。同时，动手做一些小项目，比如用MLIR定义一个自定义算子并生成代码，这会让你在面试中更有底气。
简单说，要求很深。体系结构不能只懂课本知识，得结合真实芯片（比如华为昇腾、寒武纪、英伟达的架构）去理解。AI框架要掌握计算图优化、内存分配策略。
算子实现方面，手写是基本功，尤其是核心算子（如矩阵乘）。面试可能会让你手写一个简单的算子优化代码，或者讨论如何平衡开发效率和性能。
工作中，优化现有算子和开发新算子都会涉及，取决于芯片迭代速度。建议你提前学习TVM/MLIR，并研究开源AI芯片的编译器代码（如Google的XLA）。
从我的面试经验来看，这类岗位对体系结构和AI框架的要求是“既广又深”。
首先，计算机体系结构是基础，你必须深刻理解内存层次（缓存、带宽）、并行计算（SIMD、多核）以及目标芯片的专用单元（比如张量核、向量单元）。面试官可能会让你分析一个卷积层在不同内存配置下的性能瓶颈，或者讨论如何为特定硬件设计循环分块策略。
其次，对AI框架（PyTorch/TensorFlow）不能只停留在调用API，要懂其计算图表示和自动微分机制。对于Transformer、CNN等主流模型，你需要清楚其计算特性和数据流，这样才能做针对性的图优化和算子融合。
关于算子实现，我的经验是：大部分时间是在优化已有的算子库，比如通过手写汇编或内联汇编来极致优化核心算子（如矩阵乘、卷积）。但遇到新模型或新算子时，也需要从头开发。所以面试中可能会让你手写一个简单算子的优化实现（比如用C++带SIMD指令），或者讨论优化策略。
建议你从现在开始，多研究开源AI编译器（如TVM、MLIR），并动手做一些优化实验，这对面试和实际工作都很有帮助。
我去年刚入职一家AI芯片公司做编译器开发，说说我的感受。
对计算机体系结构的要求非常深入，尤其是内存系统和并行架构。因为我们每天都要考虑数据怎么搬移、计算怎么并行才能榨干硬件性能。面试时我被问到很多具体场景，比如“如果我们的芯片有特殊的片上存储器，你该如何设计算子的数据布局？”
AI框架方面，你需要熟悉至少一种框架的内部机制，比如PyTorch的TorchScript或TensorFlow的GraphDef。更重要的是，要理解常见AI算子的数学含义和计算模式，这样才知道如何映射到硬件。
工作中，大部分是优化现有算子，但新算子开发也不少。特别是现在AI模型迭代快，经常要支持新算子。我们团队会先用高级语言（如C++）实现功能正确版本，然后逐步优化，最后可能手写汇编。所以面试时可能会考察你从零实现算子的能力，以及优化思路。
建议你找一些实际芯片的架构文档（比如NVIDIA的Tensor Core或一些AI芯片的白皮书），模拟做一下算子映射和优化，这会是很好的面试准备。
简单直接点说：要求很深，而且越来越深。
体系结构方面，你不能只懂课本上的五级流水线，必须对现代处理器的微架构有实战级理解，特别是内存层次、数据复用和并行度。面试可能会让你为假设的硬件设计一个卷积算子的优化方案。
AI框架要懂到计算图级别，能理解常见模型（Transformer、CNN）的算子组成和数据依赖。
算子实现上，手写是必须的技能。虽然有很多自动生成工具，但性能关键的算子往往需要手动精心优化。工作中优化现有算子和开发新算子大概七三开吧，但新算子开发往往更挑战。
所以，赶紧去学MLIR，动手写一些算子实现，最好能优化到接近硬件峰值性能。这是最实在的准备。
兄弟，你这方向选得好啊，未来几年肯定还是热门。我去年刚面了几家，可以给你点参考。
首先，计算机体系结构是核心，必须扎实。面试肯定会问内存层次（cache line, bank conflict）、并行计算（SIMD, 多核同步）、数据流这些。你研究编译优化，那循环变换（tiling, fusion, unrolling）、依赖分析、指令调度这些传统功夫不能丢。
AI框架和模型结构方面，Transformer和CNN是必考的。你得清楚它们的计算图长什么样，关键算子（比如Multi-Head Attention里的矩阵乘、softmax）的计算特性和数据访问模式。不用你背论文，但得能分析出计算密集点和内存瓶颈。
至于手写算子，看公司阶段。大厂（如华为、英伟达）有成熟的算子库，你更多是深度优化：针对特定硬件调整循环顺序、内存布局、使用内联汇编或intrinsic榨性能。初创公司或者做全新架构的，可能真需要你从零实现一些新算子，会用C++和少量汇编。
建议你：1. 把《计算机体系结构：量化研究方法》里内存和并行那几章啃透；2. 用TVM或者MLIR动手写几个简单的算子优化（比如卷积），跑在CPU或GPU上感受一下；3. 关注目标芯片的架构白皮书，比如张量核怎么编程。
别怕，你背景很对口，重点突出你体系结构和编译优化的结合能力。
同学好，我是做AI编译器后端的，刚好在带团队。从招聘方角度说说。
2026年，这个岗位的要求只会更高，因为硬件和模型都在快速迭代。你需要成为“桥梁型”人才。
对计算机体系结构，不能只停留在概念。要能定量分析：比如给定一个算子，你要能估算它的计算强度（FLOPs/Byte），判断它是算力瓶颈还是内存带宽瓶颈。要理解目标芯片的微架构细节，比如张量核的warp级编程、片上共享内存的bank冲突如何避免、DMA和数据搬运的overlap。面试可能会给你一个硬件框图，让你设计数据流。
对AI框架，要深入到IR（中间表示）层。PyTorch的TorchScript、TensorFlow的GraphDef，以及更通用的ONNX和MLIR，你最好都接触过。要明白高层模型是如何一步步lowering到硬件指令的。Transformer里各种变体（比如稀疏注意力、MoE）的编译支持，可能是新挑战。
工作中，优化现有算子和开发新算子大概七三开。大部分时间是在已有的算子库上，针对新模型或新硬件参数做调优。但遇到研究性的新算子（比如一篇新论文提出的），可能需要你快速原型实现。这时候，你对算法和硬件的理解就至关重要了。
给你的准备建议：深入参与一个开源编译器项目（如TVM、OpenXLA），给社区贡献一些代码；复现一两篇顶会中关于算子融合或编译优化的论文；找一段目标芯片的汇编代码（比如NVIDIA的SASS或AMD的GCN）试着分析一下。有实际项目经验，面试会非常有优势。
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