模拟版图内推

准备秋季赴美读研，最近在想暑期实习该投什么方向，来问问做AI芯片/架构的前辈。先说背景：中九IC本科，做过SRAM外围电路、二级运放，也做过FPGA图像处理。同时搞过一些CNN推理优化和训练后量化（对称线性、混合精度），对模型压缩和精度-面积trade-off有一定体感。长期想做NPU/AI加速器的系统架构或者软硬协同，偏整套系统那种。但暑期实习就很纠结。目前看下来大概两条路：1）端侧推理/INT8部署优化方向，能接触真实workload和性能瓶颈，理解推理栈是怎么跑的2）FPGA/硬件实现方向，继续强化数据通路、存储、带宽这些硬件基本功端侧推理会不会太偏CS了，IC背景去做算不算跑偏所以想请教两个问题： ① 如果目标是NPU/AI加速器架构方向，哪种实习经历更有积累价值？ ② IC背景往这个方向走，是该系统性补CS能力，还是把量化、定点、dataflow、memory hierarchy这些打深就够了？

1 月 20 号的机试，今天（2 月 10 日）才面试。先说我自己，c9本科应届生，成绩年级倒数前十。经历写的有高中时候的信息学竞赛，省一省二；大一一个水课，老师分享个课题给我们体验一下流程的一个课题，当时随便做的，简历也写上去；毕业论文。说白了就是简历空空。机考选择题统统不会，编程题三道对一错一，挺简单的只是当时不熟 python 还拿 python 写导致不太行。面试一开始定的 1 月 26 日，我说我没空，让安排到 28 号， 谁知华子也拖着拖着直到今天。时间紧 ，任务重，早上专业一二面，下午主管面。专业一面面试官人很好，一直在笑。自我介绍。问了老家哪里的，高考多少分。然后问竞赛，面试官...

嵌入式底层开发（比如驱动、协议栈、硬件调试）拼的是经验沉淀，不是速成框架。C语言、硬件协议这些核心技能生命周期长达数十年，踩过的坑都会变成“肌肉记忆”，AI再强也没法亲手夹示波器帮你调板子。行业数据也印证了这一点：嵌入式岗位中35岁以上工程师占比超22%，远高于Java开发的8%。新能源汽车、工业控制等领域甚至直接标注“45岁以下优先”。毕竟硬件Bug的代价巨大，老板们更愿意为经验买单。所以别慌！嵌入式这行，持续深耕就是最好的护城河。全栈化+行业知识积累，让年龄反而成了增值项

自我介绍为什么选择测试开发，对于岗位的理解和未来发展方向实习经历具体介绍开发的工具有部署在客户端或者产品上么，或者有开发过相应的 SDK 么有参加过 HiveSQL 或者公共工具的部署么个人博客中的主要内容有哪些有在 AI 方面有相关的研究方向么对于 AI 的应用有什么认识么，AI 对于测试业务有什么帮助么有过实际应用的经验么数据有校验么反问环节：部门情况：研发保障部，软件测试技术科，定位和运动健康业务面试建议：Python 开发相关能力，前端，客户端，云服务AI 应用及理解