我的长期职业目标可以收束为一句话：理解软件计算逻辑，把它映射到计算、通信、存储和容量受限的硬件上，通过拆分、掩盖、流水和协同设计提高有效利用率；再把这套理解变成可扩展的性能模型、硬件建议与团队分工。

这不是“会调几个 Kernel”或“熟悉某个训练框架”的目标。我要培养的是从工作负载、系统、软件到硬件的完整判断力：知道数据从哪里来、何时产生、在哪里停留、被谁消费、为什么等待，以及增加哪一种资源才真正缩短端到端关键路径。

模型训练建模不是先问“MFU 有多高”，而是先把模型结构、硬件账本、并行切分、调度路径和实测校准放到同一个估算器里。MFU 是其中最干净的计算口径：它把模型理论必需 FLOPs、设备峰值和实测步时连在一起；但显存能不能放下、通信会不会卡住、padding 是否浪费、EP/TP/SP 是否合适，必须另算。