今天在某离职群里看到前同事聊天，说到国内某大厂的一个面试，本来求职面试的岗位是通信库，类似于英伟达的 nccl， 但是却被问到了很多与算子开发相关的问题。

看来算子开发岗位依然很稀缺。

联想到之前写过的一篇关于AI算子开发的文章，那时是一个做大模型的公司需要AI算子开发：有前途！大模型也需要AI算子开发岗。

不少小伙伴看了这篇文章之后，对算子开发这个岗位有了了解，也十分感兴趣。

刚好今天朋友圈不少人都发了一个图片，调侃大模型的算法开发，拥有优先择偶权。

图片不知真假，大家感受下。

其实算子开发岗位，与算法岗位有相似之处，但又不是纯算法，还需要和硬件、芯片打交道。

需要对底层芯片很了解，才能把算法更好的部署在芯片上，实现推理的低延时高性能。

1、纯算法的传奇工资

很早之前网上就流传着一些算法工程师的传奇：毕业去大厂做算法，白菜价30-40w起步！

这让工作了很多年的老工程师们都愤愤不平，纷纷大呼薪资被倒挂。

虽然这几年市场冷静了一些，但不可否认的是，搞算法依然是香饽饽，而与算法相关的岗位中，有一个独特的存在，那就是AI 算子开发工程师。

2、AI 算子开发是做什么的？

算子，英文名为 Operator，简称 OP。指的是神经网络中完成特定功能的一些算法节点。比如在CNN网络中，一个卷积节点就属于一个卷积算子。

往大了讲，甚至一个CNN网络也可以称作一个大算子，只不过这个大算子比较复杂。

AI算子开发的岗位主要集中在与底层芯片相关的公司的招聘需求中，或者需要对神经网络有优化需求的公司招聘需求中。

但是问题来了，现在哪个做AI的，稍微有点技术原创型的公司，无论用GPU，还是ASIC，不需要对神经网络做优化呢？

所以，需求很多。那这个职位具体是做什么的呢？

做过深度学习或者使用框架搭过神经网络的同学都知道，一个神经网络就是由一层层的算子构成的。

但在使用框架搭网络的过程，基本上是搭积木似的调用算子接口。

比如在 tensorflow 中调用一个卷积，一行代码就可以搞定：

<code>tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None)

看似很简单，但在这个过程中，你根本看不到这个卷积算法是如何实现的。

你唯一知道的是，给定了一个输入，这一行代码做了卷积运算。

而卷积运算的实际执行过程，恰恰就是算子开发工程师需要做的事：把卷积的运算，在更底层实现出来。

如果在x86的架构下实现，可能就是直接用循环嵌套的方式来实现了，比如：

#include <stdio.h>#define N 4 // 输入数组大小#define K 3 // 卷积核大小void conv2d(float input[N][N],  float kernel[K][K],            float output[N-K+1][N-K+1]) { int i, j, m, n;     float sum; // 遍历输出数组     for (i = 0; i < N-K+1; i++) {         for (j = 0; j < N-K+1; j++) { sum = 0;             // 遍历卷积核 for (m = 0; m < K; m++) { for (n = 0; n < K; n++) {                     // 对应元素相乘并累加                     sum += input[i+m][j+n] * kernel[m][n];                 }             }             output[i][j] = sum; // 存储卷积结果         }     }}

这是因为x86的架构和指令集并没有针对卷积这一算法做特殊的指令设计，因此我们要想实现这个功能，基本上也只能根据卷积的运算逻辑，来一层层的循环遍历完成。

而有些芯片作为专用AI加速部件，会为卷积这一运算单独设计硬件来完成计算，相对应的，也会设计单独的卷积指令。

因此，在AI芯片上，一个卷积的运算实现，可能就用一条指令，就可以完成很多个数据的乘累加操作，不需要再像上面的代码一样，写那么多循环来遍历卷积核。

当然实现出来只是第一步，更重要的是要优化。利用硬件架构的特性来完成算子的性能优化，从而实现计算加速。

3、算子开发需要什么技能？

了解了算子开发是干什么的，那大概就知道需要什么技能了。

首先，一定要对算法本身很熟悉，甚至是了熟于心才行。

因为算子开发是要真正实现这个算法，而不是在框架侧简单的进行一行python代码的调用。

要在芯片上实现一个算法，需要知道算法的每一个细节，只有这样，才能完成一个算法的功能交付。

其次，还需要对AI芯片的架构特别了解。

需要知道芯片上有哪些硬件模块可以实现这个算法，这些硬件模块之间有什么依赖关系，如何并行、如何同步、如何做优化等，做到了这一点，才能完成一个算法的性能交付。

可以说，算子开发，是一个软硬兼具的岗位。

除此之外，C++/python语言也是不可少的。

因此，算子开发需要的技能，可以大概有3方面：扎实的算法基础、扎实的硬件知识（计算机体系结构相关）以及扎实的编程技能。

4、算子开发的岗位待遇如何?

我从boss直聘上找了一个比较有代表性的职位描述和薪资。

这是北京某公司招聘的5年经验算子岗位的职位和薪资描述。

感兴趣的同学可以去Boss直聘上搜一搜看看。

我个人感觉，算子开发岗的薪资与纯算法岗位其实差不多，但是对算法的要求应该是没有纯算法岗位高的。

因为AI算子开发需要的能力不单单是算法能力，还需要一些硬件知识，甚至是编译器知识。

在现在纯算法工程师越来越卷，恨不得把leetcode刷一遍都不一定过得了纯算法岗面试的情况下，如果你具备算法+硬件+编程能力的技能，不妨试试算子开发岗。

试问，这种可以拥有优先择偶权的岗位，谁不喜欢呢？

参考：^ AI算子开发是什么​​​​​​​