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：
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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 #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
