高性能计算研发工程师简历模板

• 负责千卡训练集群通信库研发，优化AllReduce算法与拓扑感知调度，集群通信带宽提升35%。
• 主导大模型训练算子性能优化，通过融合与流水线改造使单卡吞吐提升28%，训练成本下降约20%。
• 搭建性能剖析与回归测试平台，覆盖50余个核心算子，问题定位周期由3天缩短至半天。

• 参与国产加速卡算子库开发，完成矩阵乘与卷积等20余个算子移植，性能达到对标产品90%以上。
• 负责MPI通信模块调优，针对多节点场景优化消息聚合策略，跨节点延迟降低约25%。

• 设计分层AllReduce与拓扑感知通信方案，千卡规模下通信开销占比由22%降至14%。
• 联合集群运维团队完成压测与灰度上线，训练任务中断率下降60%，支撑多个业务模型按期交付。

• 完成20余个高频算子向国产加速卡迁移，整体性能达到对标产品90%以上。
• 建立算子精度与性能自动化回归流程，版本验证时间由2天压缩至4小时。

研究方向为并行计算与体系结构，参与国家重点研发计划高性能计算课题。

核心课程：计算机体系结构、并行程序设计、操作系统。