在一家看重实效和挑战精神的头部芯片公司，成长最快的时刻，往往不是你在PPT上画出多漂亮的架构图，而是当你面对一个让重要测试平台跑分明显下降的诡异Bug，在全组人盯着你的屏幕时，如何通过那套成熟的底层直觉，一步步定位问题、挽回性能。
当时我负责一个面向大模型推理的算子优化项目。
项目背景看起来很美好：我们想通过一种新的内存访问模式，提升Token生成的吞吐量。在模拟器上跑得很好，但代码部署到真实硬件的第二天，性能团队就发来了红色警报。
痛点：由于我们对多芯片互联架构下的跨片延迟理解不够充分，在特定批处理大小下，大量数据堵死在片间互联总线上。
后果：客户关键业务负载性能下降约30%，且表现为随机抖动。如果不能在一周内修复，客户可能会调整后续合作安排。
那时我真的深受打击，眼看着整个季度的软件交付目标因为我这个环节卡住。作为核心SDE，我第一次真切感受到，软件代码撞上物理定律的无力感。
经过三天逻辑分析仪抓包和全组复盘，我终于找到了原因，也复盘出两个典型的新人坑。
第一个坑：对“模拟器”的盲目迷信
我们当时太相信软件模拟的结果，觉得逻辑对、路径优，性能自然就会好。但忽略了在真实物理世界中，热量、电压和总线拥塞是模拟器无法完全覆盖的。作为硬件公司的SDE，我没有在开发早期就在FPGA或工程样片上做深度的实机验证，这是最大的失职。
第二个坑：缺乏对“全栈系统”的共情
我们当时只盯着自己的核心计算代码，觉得指令流水线很完美，却忽略了操作系统调度和固件层面对功耗的动态调整。在这种高强度实战中，全局系统的协同视角，永远比局部代码的微操更重要。
🛠️ 总结几条在芯片公司“求生”的硬核技巧
那次经历让我总结了几条实战技巧，在后来的项目中多次帮到我。
技巧一：建立以Trace为基础的性能归因体系
- 适用场景：任何性能优化任务。
- 操作步骤： 别猜：用性能分析工具抓取完整的时间轴。 看“气泡”：如果计算单元有空闲，问自己：是数据没跟上，还是指令依赖卡住了？ 准备“微基准测试”：提前准备好最小可复现的测试用例，永远不要让自己陷入无法隔离问题的窘境。
技巧二：掌握数据驱动的沟通方式
- 适用场景：推动架构变更或需要硬件团队支持时。
- 操作步骤： 做一份高质量的Roofline Model图表：别只讲感受，要用直观的数学模型，说明你的代码已经接近硬件的理论上限。 做一个积极的“硬件问题”提交者：当你确信是硬件问题时，整理好复现脚本和详细现象，这是对架构团队很有价值的帮助。
技巧三：提升在压力下的非正式协同力
- 适用场景：交付前的紧张阶段。
- 操作步骤： 和性能实验室的同事搞好关系：他们手里有最全的测试数据。 主动发起“War Room”：别单打独斗，把驱动、固件和库的专家拉到一起集中攻关，效率是最高的。
蒸汽教育 2018 美国特拉华州 2021 100%实缴资本 人社部《人力资源服务许可证》 全球留学生求职标杆企业 南京理工大学科技创新园区 中山陵风景区对面 原宋庆龄创办的“国民革命军遗族学校”旧址 福布斯创业精英榜 胡润创业精英榜 央广网年度职业教育影响力品牌 央广网年度行业标杆教育集团 北美留学生日报最佳留学生就业指导机构 中关村人才协会一百大新质生产力优秀案例 Business Analyst Data Analyst Data Scientist Data Engineer Machine Learning Engineer Software Engineer Risk Analyst IT Support Investment Banking Consulting Hedge Fund / Prop Trading Financial Analyst Accountant Marketing 加拿大 英国 美国 中国大陆 中国香港 澳大利亚
共同学习，写下你的评论
评论加载中...
作者其他优质文章
