我直接给你一个 工业界真实版本的「算子开发工程师技能树」。不是培训机构版本，而是 NVIDIA / ByteDance / 华为昇腾 / DeepSeek / OpenAI infra / AMD / Meta kernel team 实际要求的能力分层。
你要先建立一个认知：
算子开发工程师本质是：
AI × HPC Kernel × 编译器 × 体系结构 的交叉岗位
不是写模型，不是写 PyTorch，而是写 高性能 kernel + schedule + hardware mapping。
下面是完整技能树，从底层到顶层。
第一层：硬核基础（必须扎实，否则做不了算子优化）
1）计算机体系结构（这是你优势区）
核心知识：
memory hierarchy
cache / shared memory / register file
SIMD / SIMT / warp
pipeline / ILP / TLP
roofline model
memory bandwidth vs compute bound
必须做到：
看 kernel 就能判断：
瓶颈在
global memory
shared memory
register pressure
latency hiding
occupancy
2）并行计算模型（GPU/AI加速器）
必须掌握：
CUDA execution model
thread / warp / block
SIMT divergence
memory coalescing
bank conflict
tensor core execution model
AI 芯片方向需要：
DMA orchestration
on-chip SRAM scheduling
dataflow mapping（WS/OS/RS）
3）线性代数（不是数学推导，是计算结构）
重点：
GEMM blocking
tensor contraction
reduce pattern
einsum mapping
你要能一眼看出：
这个 op → GEMM
这个 op → reduce + elementwise
第二层：Kernel 实现能力（岗位核心）
1）GPU Kernel 编程（至少精通一个）
工业主流：
CUDA（最硬核）
Triton（LLM infra 很多）
CUTLASS（NVIDIA系）
你要能写：
tiled matmul
shared memory blocking
warp-level mma
double buffering
async copy pipeline
2）Loop Schedule 设计（DL Compiler 核心）
你必须理解：
loop tiling
loop reorder
fusion
vectorization
unrolling
tensorization
工具：
TVM TensorIR
MLIR Linalg
Halide
Triton IR
本质能力：
把
GEMM
写成：
最优 loop nest
3）Memory Layout 设计（新人最弱的部分）
工业里大量时间花在：
NHWC vs NCHW
COL32
tensorcore fragment layout
swizzle layout
padding layout
目标：
消除：
bank conflict
uncoalesced access
L2 thrashing
第三层：算子级优化能力（岗位核心价值）
1）算子多实现策略
以 Conv 为例：
direct conv
implicit GEMM
winograd
fft
tensorcore conv
算子开发要做：
根据 shape 自动选 kernel
2）Kernel Fusion（LLM时代核心技能）
你必须能设计：
fused matmul + bias + gelu
fused attention
fused rmsnorm
fused kv-cache update
本质目标：
减少 global memory traffic
3）Autotuning & Dispatch
真实系统不是：
一个 kernel
而是：
kernel registry
shape dispatch
autotuning search
第四层：硬件映射能力（这是你可以冲顶的方向）
你要能做：
loop → dataflow mapping
例如：
weight stationary
output stationary
row stationary
要理解：
tile = communication unit
tile = noc packet
在 AI 芯片公司这是核心能力。
第五层：工具链（工业必备）
Profiling：
nsys
nvprof
ncu
rocprof
IR：
MLIR
TVM
Triton IR
反汇编：
cuobjdump
nvdisasm
sass analysis
第六层：LLM时代新增核心技能（2024+ 强需求）
FlashAttention 结构
PagedAttention
KV-cache layout
MoE routing kernels
quantization kernel（int8/fp8）
第七层：真实面试考察点（非常真实）
手写：
tiled matmul kernel
解释：
为什么 shared memory 要 double buffer
分析：
一个 kernel 的 memory pattern
设计：
一个 fused operator
判断：
这个算子 compute bound 还是 memory bound
第八层：给你一个非常现实的能力分级（行业内部）
L1：会写 CUDA matmul（新人）
L2：会做 tiling + shared memory（可入职）
L3：会 tensorcore + fusion（强工程师）
L4：能设计新算子 kernel family（高级）
L5：能设计 compiler schedule + dataflow（核心架构）