Computing Systems Optimization
导言
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。
Computing Systems Optimization
导言
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。
导言
多局点、多任务、多角色同时推进时,真正稀缺的不是勤奋,而是 判断力、取舍能力和可复用记录。均匀响应所有任务只能保证不出明显纰漏,却很难形成个人优势;优势通常来自少数高风险、高杠杆、高不确定、强依赖的局点。
本文把工作链路整理成一个可执行系统:先识别重点风险局点,再拒绝低优先级任务;先快穿刺关键假设,再并行派活和紧跟踪;先用原理、显存、性能 MFU 和投产约束做建模,再用实践验证、详细记录和持续修正形成历史;最后把优势进展、后续风险和必要求助稳定汇报出去。