GPU高性能计算工程师简历模板（芯片/AI基础设施校招）
专为芯片与人工智能基础设施领域校招设计的GPU高性能计算工程师简历模板。突出CUDA编程、计算机体系结构、C/C++及算子优化等核心技能，适合应届生展示项目经历与技术栈，助力斩获大厂Offer。
模板亮点
- 突出CUDA与算子优化技能模块
- 适配校招的项目经历展示结构
- 强调计算机体系结构专业背景
- 简洁专业的技术栈可视化排版
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适用人群
本模板特别适合GPU高性能计算工程师岗位的求职者使用，具备应届生工作经验的专业人士， 通过技术类风格的设计，帮助您在芯片/人工智能基础设施 行业中脱颖而出，展现专业形象和核心竞争力。
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模板内容
小柚
个人总结
计算机体系结构方向硕士，深耕GPU高性能计算领域。熟练掌握CUDA编程与C/C++底层开发，具备算子优化及并行算法设计能力。在实习期间参与国产AI芯片算子库建设，通过指令级优化将核心算子性能提升40%。热衷于探索硬件极限性能，致力于构建高效的人工智能基础设施。
工作经历
高性能计算实习生
寒武纪科技
- 负责MLU芯片上卷积算子的CUDA风格指令集映射与优化，针对ResNet50模型中的瓶颈算子进行重排，使单卡推理吞吐量提升22%。
- 参与自研算子库的单元测试框架搭建，编写超过500个测试用例覆盖边界条件，将版本回归测试时间从3天缩短至8小时。
- 协助资深工程师分析Profile数据，定位并修复了显存访问对齐问题，减少了15%的内存带宽浪费。
项目经历
基于CUDA的大规模矩阵乘法优化
华中科技大学高性能计算实验室
- 设计并实现分块矩阵乘法算法，利用共享内存（Shared Memory）减少全局内存访问次数，在NVIDIA A100平台上相比naive实现加速18倍。
- 引入Tensor Core指令进行混合精度计算，在保证误差允许范围内（FP16），进一步将计算延迟降低35%。
- 编写详细的性能分析报告，对比不同Block Size和Grid配置下的占用率与执行效率，为后续项目提供调优基准。
轻量级Transformer推理引擎开发
个人开源项目
- 从零构建支持动态Shape的Transformer推理后端，手写Attention机制与LayerNorm的CUDA Kernel，避免框架 overhead。
- 实施算子融合策略，将Elementwise操作合并至主计算Kernel中，减少Kernel启动开销约40%，端到端推理速度提升1.5倍。
- 项目代码开源至GitHub，获得200+ Star，并被多个高校实验室用于教学演示。
教育背景
华中科技大学
硕士 · 计算机科学与技术
武汉理工大学
本科 · 电子信息工程
技能专长
编程语言
C/C++ (精通) · CUDA C · Python · Assembly (PTX/SASS)
高性能计算
GPU架构优化 · 算子融合 · 显存管理 · 并行算法设计 · 性能Profiling
工具链
Nsight Systems · Nsight Compute · Git · CMake · Linux Shell
理论基础
计算机体系结构 · 编译原理 · 数值分析 · 数据结构与算法
证书资质
NVIDIA DLI - Fundamentals of Accelerated Computing with CUDA Python
NVIDIA
英语六级（CET-6）
教育部考试中心
获奖经历
研究生国家奖学金
教育部
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