C++

a) 面向大模型训练与推理加速，参与昇腾平台上的端到端性能优化。围绕 Transformer、MoE、多模态大模型等典型模型结构，开展性能分析、关键路径识别、训练吞吐优化、推理时延优化和资源利用率提升等工作，支撑千亿级大模型在昇腾平台上的高效训练与规模化部署。 b) 面向大模型推理落地场景，参与 Prefill/Decode 优化、KV Cache 管理、连续批处理、动态调度、低时延推理、高吞吐服务化、模型量化与低精度推理等核心能力建设，提升大模型推理性能、部署效率和资源利用率。 c) 参与大规模分布式训练与推理中的并行策略和通信优化，围绕数据并行、张量并行、流水并行、专家并行、集合通信、跨卡/跨节点调度、通信计算重叠等关键技术展开研发，支撑 MoE、KV Offload、超节点通信等前沿技术在昇腾生态的落地。