鹏城的清晨，科技园区的空气里都仿佛飘着代码的味道。
林晨背着苏婉送他的新背包，穿过T厂那栋标志性的玻璃幕墙大楼入口闸机。昨天发薪日的轻松与喜悦还残留在嘴角，但当他踏入电梯，看到身旁几个年轻同事正用流利的英语讨论着昨晚arXiv上新挂出的论文时，那种熟悉的、略带紧绷的专注感又回到了身上。
“MoE架构的稀疏化激活效率，在千亿参数规模下，成本曲线是否还能保持线性？”
“未必，通信开销和专家负载不均衡问题在超大规模下会被放大，看谷歌那篇最新的路由算法改进……”
电梯平稳上行，林晨默默听着，几个专业术语他能听懂，但对方讨论的深度和反应速度，让他心里微微一动。这两个看起来也就二十七八岁的男生，穿着简单的T恤牛仔裤，眼神里却有种对技术前沿近乎本能的敏锐。
他的工位在AI平台部的一个开放区域。入职一个月，基本的权限、代码库、内部工具都已熟悉，负责的第一个模块——一个推荐系统特征工程的性能优化任务——也正在稳步推进。带他的导师，也是他所在的算法小组组长，是一位三十出头、话不多但句句切中要害的资深专家，姓王。
上午十点，小组周会。
王组长站在白板前，简要同步了部门近期重点后，开始过每个人的任务进展。轮到林晨时，他清晰汇报了自己对现有特征预处理流水线的分析，指出了两处可能存在冗余计算和I/O瓶颈的地方，并给出了初步的优化方案，涉及对几个常用算子进行GPU kernel融合的可能。
王组长听完，点了点头：“思路对，但kernel融合要考虑通用性和后续维护成本。T厂内部有现成的优化库和性能分析工具链，你先把profile数据打详细，特别是memory bound和pute bound的占比。另外，”他转向组里一个戴眼镜、有些书卷气的男生，“徐峰，你之前做过类似场景的算子优化，把内部最佳实践文档链接发给林晨，再抽空跟他过一下关键点。”
“好的，王哥。”叫徐峰的男生应道，随即在内部聊天软件上给林晨发来了几个链接和文档。
林晨道谢，瞥了一眼徐峰的桌面显示器，屏幕上开着一个复杂的函数调用关系图，旁边是密密麻麻的笔记。他记得入职介绍时，徐峰好像是清华本硕。
会议继续。下一个汇报的是个短发、看起来很干练的女生，她在做一个多模态模型的小规模实验
（本章节未完结，点击下一页翻页继续阅读）
正在加载...