【怡瑞观察】编译器技术人才趋势
前 言
编译器开发、优化,在我们国产芯片的研发浪潮爆发以前,其实是一个相当小众的技术领域。它对知识领域宽度和深度都有要求的同时,在国内就业环境中外部需求少且薪资不具备高竞争力。但随着17/18年开始的“中国芯”创业激情愈发高昂,编译器火了,迎来了它人才需求的时代变革。
我们也多方采访了业内工程师与技术专家,试图从以下三个方面与大家探讨编译器人才招聘的变化、传统与AI编译的人才困局与破局思路,供大家参考4
01 初期,传统编译需求大规模增长
程序员们码代码时使用的是高级语言 ( java、C++等) ,而底层硬件可以识别并执行的则是机器语言 (二进制代码) ,传统编译器在其间扮演翻译官的角色。而随着硬件架构的演化与优化,编译器的性能也需要随之适配升级。这等核心技术对于芯片公司来说非常重要,而17年开始国内出现的大批量的芯片创企,带来了传统编译的需求“大跃进”。
外部需求暴涨,但是早期国内编译器的人才储备相当稀少。供需之间的巨大不平等,外加当时的热钱不断涌入造芯的浪潮,从业人员的薪资也因此迎来了一波飞升。
02 中期,AI编译与传统编译开始“分家”
AI编译其实是在时代大背景下的一个新产物,它和传统编译一样都是在做类似语言转换的工作。传统编译是高级语言与机器语言的转化,而AI编译是AI模型/算子与机器语言的转化。虽然AI编译大多数时候也是依托于传统编译器的技术,但二者所需要解决的核心问题依然有差异,前者重视程序性能的优化,后者重视编程难度的优化。此外,两者的技术思想虽有很多相通之处,但二者使用的代码框架是有很大不同的。因此,各家公司开始将AI编译团队和传统编译团队逐渐区别开来,形成了现在编译行业的两大主流需求:AI编译、传统编译
03 现状,困局与破局
先定下一个主基调,目前市场的需求配比,AI编译要远远大于传统编译,并且二者的需求总量,正在逐渐回到一个健康的招聘节奏中。
1. 传统编译的困局:
从17年的芯片热潮发展到现在,已经有7年的时间了。这些年里,传统编译的坑位被逐渐填满,行业红利被迅速消耗,而AI编译本身概念出现就晚,行业红利依然还在。并且随着算子的不断推陈出新,AI编译就会有持续性的新需求。而反观传统编译,已经很多年没有突破性的技术迭代出现了,因此这个蓄水池满足目前容量就足够了,不会有拓展性的新需求。
2. AI编译的困局:
AI编译的从业者们大多都表现出了一些焦虑感。一方面是技术深度与成长的焦虑,前文有提到,AI编译大部分时候也需要依托于传统编译,而且行业的共同认知,则是传统编译的难度量级要高于AI编译一个级别。日常工作中体会到的多、杂、乱,让大家担心自己的技能纵深成长。另一方面的焦虑则是行业新人不断涌入,未来该如何面对越来越强的外部竞争,保持自己求职时候的核心优势。
3. 各自的破局思路:
二者的破局思路大方向,其实都是一致的,无非是横向与纵向两条大道。横向是探求融合其他的技术方向,丰富技术栈宽度,纵向则是坚持积累,水磨工夫。
对于传统编译的朋友们,未来在软硬协同、性能优化、芯片架构的技术扩展空间是很大的。并且虽然现在没有突破性的技术迭代,但是本身传统编译的发展就已经有了几十年的积累,在工作中纵向的深入消化、理解,真正转化为自身的知识底蕴,等迭代出现的时候,一定会有巨大的受益。
而AI编译的朋友们,可以在AI框架,图编译器,图优化,量化技术方向,算子自动生成( codegen) 等等方面有更多的技术横向、纵深的发展路径。理解为什么要做这个技术方向,理顺技术方向实现的底层逻辑,并且将之真正内化成自己的理解和积累,这些都将是未来求职时的最大底气。
编译器未来一定是一个长期的,可持续的行业优质需求。AI编译不管上层模型,算子如何变化,下层硬件芯片如何演进,中间都需要AI编译来把模型/算子映射到下层的硬件芯片上去。算子,模型再多,用编译技术可以进行拆解, 化繁为简 (参考 Pytorch的 primitive aten算子集) 。帮助整个AI软件栈来进行跨代 (硬件) 兼容的作用。传统编译更是行业的基石,还有许多议题可以实现技术的突破,自动优化、多核和异构硬件支持、自动生成代码、跨平台支持、安全性和可靠性等等,都是非常可靠切实的研究方向。
多面体编译、量子编译等等,行业新概念越来越多,这是一个充满可能性的技术领域,它或许有点难,但它一定会给坚持的朋友们带来足够的收获!
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感谢为本文提供思路、想法和建议的编译器领域的朋友,也欢迎其他朋友留言谈谈你的想法,一起交流。
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