2025年，AI芯片公司招聘的‘编译器开发工程师’岗位，需要哪些编译器知识和硬件架构背景？

从招聘方的角度聊聊吧，我负责过这类岗位的面试。

除了编译器原理（数据流分析、中间表示、代码生成这些基础），我们最看重的其实是候选人的“硬件意识”。具体来说：

1. 对并行计算和内存系统的理解：AI芯片是高度并行的，有各种计算阵列。你需要懂SIMD、SIMT、数据并行、任务并行这些概念，知道怎么把计算拆开映射上去。内存方面，要理解带宽、延迟、数据复用（局部性原理），编译器做的很多优化（如tiling、loop unrolling）都是为了更好地利用内存层次。

2. 对特定领域IR（中间表示）的掌握：TVM的Relay、MLIR的Dialect（特别是linalg、tosa、affine这些），这些是连接AI模型和硬件后端的桥梁。你需要知道如何在这些IR上做图层面的优化（算子融合、常量折叠、布局转换）。

3. 实践能力：最好有在TVM/MLIR上添加新算子或为新硬件后端（哪怕是模拟的）实现代码生成的经验。这能证明你能把知识和硬件架构结合起来。

前景很好，因为软件栈是AI芯片落地的大瓶颈。核心技术壁垒就是跨领域的知识整合和解决实际性能问题的能力。很多问题没有标准答案，需要你根据硬件特性去探索最优解。

补充知识的话，建议一边学硬件架构（看论文和文档），一边动手玩TVM/MLIR，尝试做一些优化实验，比如针对一个特定硬件模型（可以假设一个简单的加速器阵列）去优化一个算子。这样学得最快。

我是去年从传统编译器转到AI芯片编译器团队的，说说我的体会吧。

首先，硬件架构知识是必须补的。你不需要像设计工程师那样懂电路，但必须理解AI芯片的核心计算单元（比如矩阵乘单元、向量处理单元）和内存层次（片上SRAM、HBM等）。重点理解数据如何在芯片上流动，因为编译器的核心任务就是把AI模型的计算图高效映射到硬件上，尽量减少数据搬运，让计算单元吃饱。建议找一两款主流NPU（比如华为昇腾、寒武纪）的架构白皮书看看，理解它们的指令集和计算模式。

其次，AI模型知识方面，要熟悉常见的算子（卷积、矩阵乘、注意力等）和网络结构（CNN、Transformer）。不一定需要自己训练模型，但要明白模型的计算特点和优化需求（比如Transformer里大量的矩阵乘和注意力计算）。

发展前景上，我觉得这个岗位挺核心的。AI芯片硬件设计出来，性能能不能发挥，编译器是关键。壁垒就在于既要懂软件（编译器、AI框架），又要懂硬件，还要有很强的工程优化能力（比如在TVM/MLIR里写各种pass做图优化、算子融合、内存分配）。

建议你可以从TVM的教程入手，试着把一个小模型（比如MobileNet）跑起来，然后看看生成的代码，再对应到硬件架构文档去理解。这样学起来比较有针对性。

我硕士方向就是AI编译器，去年拿了多个offer。根据我的面试经验，知识储备可以分三层：基础层是编译器知识（你已有LLVM基础，够用）；核心层是硬件架构与编译映射，重点学习如何将循环优化（tiling、unrolling、fusion）对应到硬件并行资源（PE阵列、向量单元）；应用层是AI框架集成，要懂TVM/MLIR如何承接PyTorch/TensorFlow模型。硬件学习建议从经典论文入手：读一下《In-Datacenter Performance Analysis of a TPU》和MLIR官方文档中的硬件抽象案例。模型方面重点理解Transformer和CNN的计算模式差异。这个岗位前景很好，因为AI芯片竞争最终会落到软件栈易用性上。但要注意陷阱：别陷入硬件细节而忽视编译器工程能力，代码质量、中间表示设计能力同样重要。建议你开源贡献一个MLIR Dialect或TVM调度原语，这比简历上写‘熟悉’更有说服力。

从招聘方角度看，我们最看重候选人能否把AI模型高效‘翻译’到芯片上执行。除了编译器原理，硬件方面必须了解内存墙问题——这是优化重点。你需要知道AI芯片通常采用分层存储（HBM、SRAM等），编译器要负责数据切片和搬移调度来掩盖延迟。另外，熟悉计算密集型算子和访存密集型算子的区别，以及如何利用硬件特殊指令（比如混合精度、稀疏计算）。AI模型知识不必深究训练算法，但必须理解计算图结构、算子融合机会、动态形状处理等编译相关概念。核心技术壁垒在于平衡通用性与性能：既要支持快速迭代的AI模型，又要榨干硬件性能。建议你找一块开发板（比如树莓派+NPU加速卡）实际部署模型，体验从ONNX到芯片指令的全流程，这比单纯读书有用得多。

作为刚入行一年的AI编译器工程师，我理解你的困惑。这个岗位确实需要软硬结合，但别被吓到，你有LLVM基础已经赢在起跑线了。硬件方面，重点不是让你设计芯片，而是理解架构特性如何影响编译策略。建议先系统性学习几种典型AI加速器架构：比如谷歌TPU的脉动阵列、华为达芬奇架构的Cube单元、以及常见SIMD/向量处理器。关键要明白数据复用、内存层次（片上缓存/带宽）、计算单元并行模式这些概念，因为编译器优化本质就是在硬件约束下安排计算和数据搬运。AI模型知识方面，至少掌握主流模型算子（卷积、矩阵乘、注意力）的计算特性和数据流图表示。发展前景上，我认为这是AI落地的关键瓶颈岗位，壁垒在于既要懂编译器抽象又要能映射到具体硬件，人才稀缺。建议你动手实践：用TVM为CPU/GPU写调度规则，再读几篇MLIR Dialect设计论文，很快就能建立感觉。

简单说几点。

硬件方面，你得知道AI芯片的几个关键点：计算密度大（大量乘加单元），内存墙问题突出（数据搬运能耗可能远大于计算），还有稀疏计算、量化支持这些特性。编译器开发就是要针对这些特点做优化，比如设计数据布局（layout）来提升缓存命中，或者利用硬件支持的稀疏模式来跳过零值计算。

可以看看MLIR，它现在几乎是行业标配了。MLIR的 dialect 抽象让你可以针对不同层级（模型、算子、硬件指令）做转换，学习MLIR能帮你理解如何将高层AI描述逐步lower到硬件指令。

AI模型知识方面，重点关注计算图的结构和动态形状（dynamic shape）处理。现在模型越来越大，动态形状也越来越常见，编译器的图优化和内存分配策略要能应对。

这个岗位前景不错，因为硬件越来越专用，软件栈的重要性凸显。壁垒在于需要跨领域思维，硬件、编译、AI都得懂一些，而且技术迭代快，得持续学习。建议你找一些开源AI芯片项目（比如一些初创公司的软件栈在GitHub是部分开放的），看看他们的编译器是怎么做的，会很有启发。

我是去年从传统编译器转到AI芯片编译器岗的，分享一下我的经验。

首先，硬件架构知识是必须补的。AI芯片（TPU/NPU）和CPU/GPU的设计思路很不一样，核心是计算阵列（比如脉动阵列）、内存层次（片上SRAM、HBM）和专用指令集。你需要理解数据如何在计算单元间流动，以及如何通过编译优化来掩盖访存延迟、提高计算单元利用率。

建议从几方面入手：一是找一些经典AI芯片的架构论文（比如Google TPU v1/v2的论文）精读，理解其设计动机和瓶颈；二是学习TVM/MLIR，它们本身就是连接AI模型和异构硬件的中间层，通过实践（比如为TVM添加一个新后端的tutorial）你能直观感受到硬件参数（如内存带宽、计算单元数量）如何影响调度策略。

关于AI模型知识，不需要像算法工程师那么深，但必须了解主流模型（CNN、Transformer等）的计算图特性和算子（卷积、矩阵乘、注意力）。编译器的工作往往是把这些算子高效映射到硬件上，所以得知道哪些部分可以融合（operator fusion）、哪些可以切分（tiling）。

发展前景上，我觉得这个岗位正处在风口。随着AI芯片种类爆发，软件栈（尤其是编译器）的成熟度成了芯片能否落地的关键，人才缺口大。核心技术壁垒在于：既要懂编译技术（循环优化、内存分配、指令选择），又要懂硬件架构的权衡，还要理解AI模型的演进趋势，这种交叉知识不容易积累。

如果你有LLVM基础，过渡起来会快很多，重点补硬件和AI模型视角即可。面试时除了考察编译基础，很可能会给一个硬件架构图，让你现场设计调度策略。

简单直接点。你需要补三块：硬件、AI模型、以及连接它们的编译框架。

硬件：找本计算机体系结构教材重温一下内存墙、并行计算概念。然后重点看AI芯片设计相关的资料，了解TPU/NPU常用的技术（比如权重固定、量化支持、稀疏计算）。知道张量核心、片上缓存、DMA传输是干嘛的。

AI模型：不用自己训练模型，但要理解主流模型（ResNet, BERT, GPT等）的算子组成和数据流。明白卷积、全连接、LayerNorm、注意力机制的计算过程。

编译框架：TVM和MLIR是工具，重点学习它们如何表示计算图、做算子融合、循环优化、内存分配和针对特定硬件的代码生成。如果你有LLVM经验，可以对比学习MLIR的多层IR设计哲学。

发展前景：这是个深度专业化的岗位，在AI芯片公司不可或缺，技术壁垒高，不容易被替代。因为优化需要同时懂算法、编译和硬件，经验积累很重要。薪资也很有竞争力。建议你找一些开源AI芯片项目（比如一些大学的RISC-V向量扩展项目），跟着文档尝试把模型编译到上面跑通，这是最快的提升方式。

从招聘方的角度聊聊。我们部门最近就在招这类人。硬性要求里，TVM/MLIR经验确实常写，但本质是希望你懂基于中间表示的编译器框架和优化。如果你有LLVM基础，转换到MLIR会相对顺畅，因为思想相通。硬件背景上，我们不强求候选人设计过芯片，但必须能读懂架构文档，理解关键指标（算力、带宽、延迟）对编译调度的影响。你需要补充的知识：一是AI加速器常见的架构范式，比如数据流架构、SIMD/向量化、指令集扩展；二是AI模型的基本结构，了解Transformer、CNN的计算图特点，知道哪些层是计算密集或访存密集的。

这个岗位的核心技术壁垒是‘协同优化’能力。编译器工程师不能只盯着IR优化，还得和硬件团队、算法团队频繁沟通，把硬件约束和算法需求翻译成编译策略。前景方面，随着AI芯片竞争白热化，编译器作为发挥硬件性能的关键软件栈，地位会越来越重要。建议你动手实践：用TVM或MLIR为一个简单的硬件后端（比如模拟的向量加速器）实现一个算子的代码生成和调度，这能极大加深理解。

我去年刚从一个AI芯片公司的编译器岗跳槽，可以分享下实际工作内容。首先，硬件知识是必须的，但不需要你像架构师那么深。重点在于理解你目标芯片的计算单元（比如矩阵乘单元、向量单元）、内存层次（片上SRAM、带宽）和互联。你需要知道数据怎么在芯片里流动，瓶颈可能在哪。因为编译器的核心任务就是把AI模型的计算图（比如来自TensorFlow/PyTorch）高效地映射到这些硬件资源上。所以，除了TVM/MLIR，强烈建议学习一下典型的AI硬件架构，比如谷歌TPU的脉动阵列、英伟达Tensor Core的基本原理。找几篇经典论文（如TPU v1/v4的）看看。模型知识方面，要熟悉主流模型算子（卷积、矩阵乘、注意力等）的计算特性和数据复用模式。发展前景很好，因为软硬件协同设计是AI芯片性能突围的关键，编译器是中间的桥梁。技术壁垒在于如何把硬件特性抽象成编译优化，并自动化地找到最优调度，这需要深厚的编译器功底和对硬件的直觉。

补充一点：面试很可能会让你现场分析一个简单算子（比如卷积）在给定硬件参数下的性能模型，估算计算和访存开销，并讨论优化方向。

简单直接点说，你需要补三块东西：硬件架构、AI模型/算子、以及连接它们的编译框架（TVM/MLIR）。

硬件：别怕，不需要非常深入。理解几个关键概念就行：计算单元（PE阵列）、内存层次（寄存器、局部内存、全局内存）、互联（NoC）。想想编译器怎么把计算任务映射到这些资源上。找点科普文章或芯片白皮书看看，建立直观感受。

AI模型：重点了解主流模型的结构（比如Transformer的各个组成部分）和常用算子（卷积、矩阵乘、激活函数）。知道它们计算和访存的特点，编译器才能做优化（比如算子融合、循环切分）。

TVM/MLIR：这是你必须熟练的工具。TVM的调度原语、AutoTVM，MLIR的Dialect、Pass机制，这些是吃饭的家伙。建议跟着官方教程走一遍，最好能自己实现一个简单的 lowering 流程（比如从Relay到某个特定硬件）。

前景方面，这个岗位是AI时代的“底层”核心，需求会持续增长。壁垒在于知识面广且需要深度结合，既要能写扎实的编译器代码，又要理解上层的AI需求和下层的硬件限制。

最后提醒，面试很可能会让你现场分析一个简单循环如何在特定硬件上优化，或者讨论一个算子融合的策略。多准备这类结合实际的题目。

从招聘方的角度来聊聊吧。我们招编译器工程师，最看重的其实是你的学习能力和工程落地能力。编译器原理和LLVM经验是很好的基础，证明你有潜力。

硬件方面，不需要你从头设计芯片，但必须能看懂架构文档，并与架构师沟通。比如，芯片有多个计算核心，编译器怎么切分任务？内存带宽是瓶颈，怎么安排数据搬运？这些都需要硬件背景知识来支撑决策。建议你了解一下常见的AI芯片架构分类（如GPU-like的并行架构、DSA专用数据流架构），以及它们各自对编译器的挑战。

AI模型知识，重点在于理解计算图和算子。现在MLIR这类框架都在推“多层中间表示”，就是为了更好地对接不同的模型和硬件。你需要熟悉模型量化、算子融合、图优化这些编译器和AI交叉的技术点。

发展前景很明确：AI芯片竞争白热化，硬件性能能挖的潜力越来越小，软件栈（尤其是编译器）的优化就成了拉开差距的关键。核心技术壁垒就是软硬件协同设计的经验，这需要长时间在真实项目里打磨，不是看书就能学会的。

给你的建议：赶紧动手。在GitHub上找一些TVM/MLIR的开源项目，看看他们是如何支持新硬件的，甚至可以尝试提交一些简单的patch。这比单纯看书有用得多。