鵬城的清晨，科技園區的空氣裡都彷彿飄著程式碼的味道。
林晨揹著蘇婉送他的新揹包，穿過T廠那棟標誌性的玻璃幕牆大樓入口閘機。昨天發薪日的輕鬆與喜悅還殘留在嘴角，但當他踏入電梯，看到身旁幾個年輕同事正用流利的英語討論著昨晚arXiv上新掛出的論文時，那種熟悉的、略帶緊繃的專注感又回到了身上。
“E架構的稀疏化啟用效率，在千億引數規模下，成本曲線是否還能保持線性？”
“未必，通訊開銷和專家負載不均衡問題在超大規模下會被放大，看谷歌那篇最新的路由演算法改進……”
電梯平穩上行，林晨默默聽著，幾個專業術語他能聽懂，但對方討論的深度和反應速度，讓他心裡微微一動。這兩個看起來也就二十七八歲的男生，穿著簡單的T恤牛仔褲，眼神里卻有種對技術前沿近乎本能的敏銳。
他的工位在AI平臺部的一個開放區域。入職一個月，基本的許可權、程式碼庫、內部工具都已熟悉，負責的第一個模組——一個推薦系統特徵工程的效能最佳化任務——也正在穩步推進。帶他的導師，也是他所在的演算法小組組長，是一位三十出頭、話不多但句句切中要害的資深專家，姓王。
上午十點，小組週會。
王組長站在白板前，簡要同步了部門近期重點後，開始過每個人的任務進展。輪到林晨時，他清晰彙報了自己對現有特徵預處理流水線的分析，指出了兩處可能存在冗餘計算和I/O瓶頸的地方，並給出了初步的最佳化方案，涉及對幾個常用運算元進行GPU kernel融合的可能。
王組長聽完，點了點頭：“思路對，但kernel融合要考慮通用性和後續維護成本。T廠內部有現成的最佳化庫和效能分析工具鏈，你先把profile資料打詳細，特別是ry bound和pute bound的佔比。另外，”他轉向組裡一個戴眼鏡、有些書卷氣的男生，“徐峰，你之前做過類似場景的運算元最佳化，把內部最佳實踐文件連結發給林晨，再抽空跟他過一下關鍵點。”
“好的，王哥。”叫徐峰的男生應道，隨即在內部聊天軟體上給林晨發來了幾個連結和文件。
林晨道謝，瞥了一眼徐峰的桌面顯示器，螢幕上開著一個複雜的函式呼叫關係圖，旁邊是密密麻麻的筆記。他記得入職介紹時，徐峰好像是清華本碩。
會議繼續。下一個彙報的是個短髮、看起來很乾練的女生，她在做一個多模態模型的小規模實驗，需要協調資料標註資源和計算叢集配額。她語速很快，邏輯清晰，提出的資源申請理由充分，對可能遇到的資料偏差問題也準備了預案。王組長問了幾個細節問題，她都對答如流。
“可以，需求我幫你提上去。標註質量這塊，你直接跟標註平臺組的李工對齊，他是C回來的，對這塊標準摳得細，你注意溝通方式。”王組長說。
“明白，我下午就約他時間。”女生利落地記下。
散會後，林晨去茶水間衝咖啡，恰好碰到剛才會上那個短髮女生也在。
“嗨，新來的林工？”女生主動打招呼，笑容爽朗，“我叫趙蕊，剛才會上見過。做多模態的。”
“林晨。我剛來，在做特徵工程最佳化。”林晨接過話頭，順便問道，“聽王組說，你要對接標註平臺的李工，C回來的大牛？”
“是啊，”趙蕊一邊給她的便攜咖啡杯加冰塊，一邊說，“咱們部門，還有隔壁幾個關聯組，海歸挺多的。李工是C機器人方向的PhD，隔壁組還有個斯坦福CS的，做強化學習賊猛。國內的基本就是清北華五，還有中科院那幾個強所。”她語氣平常，就像在說今天天氣不錯，“壓力山大吧？我剛來的時候也這樣，感覺自己像個混進來的。”
林晨笑了笑，坦誠道：“確實，感覺大家背景都金光閃閃，腦子轉得也快。”
“習慣就好。”趙蕊眨眨眼，“T廠就這氛圍，牛人多，但好處是你有問題隨時能找到人問，資料也全。自己肯學，成長飛快。我看你剛才會上提的點挺實在的，不像純學院派，有實戰經驗？”
“以前在電商公司幹過挺久，摳過不少效能。”林晨說。
“那挺好，咱們這既需要頂天的理論視野，也需要能落地的工程能力。互補。”趙蕊衝他舉了舉咖啡杯，“回頭有空交流，我先去懟資料了。”
回到工位，林晨點開徐峰發來的文件。裡面不僅有最佳化方案，還有詳細的效能測試對比、不同硬體平臺上的差異分析，甚至附上了幾次相關技術分享的內部影片連結。文件結構清晰，論據紮實，顯然是經過反覆打磨的成果。
他深吸一口氣，開始仔細閱讀。中午吃飯，他和同組幾個同事一起去了食堂。飯桌上，話題自然而然地圍繞著最近的技術熱點、某個開源框架的版本更新、還有對國內某大廠剛釋出的AI晶片的優劣分析。大家討論時引用的論文、資料信手拈來，偶爾有不同觀點，爭論也集中在技術邏輯本身，氛圍熱烈但純粹。
林晨大部分時間在聽，偶爾插話問一兩個問題，都能得到耐心細緻的解答。他注意到，這些同事，無論背景如何，都有一個共同點：對技術本身抱有強烈的興趣和好奇心，解決問題為導向，效率極高。
下午，他按照文件指導，跑通了效能分析工具，生成了自己模組的詳細profile報告。看著報告中清晰指出的瓶頸點，他結合徐峰文件裡的思路，開始著手修改程式碼。
過程中遇到一個關於CUDA流併發排程的問題，他一時沒找到最優解。猶豫了一下，他還是在內部技術論壇上發了帖，詳細描述了問題場景、已嘗試的方案和目前的效能資料。
不到二十分鐘，就有了回覆。不僅有來自本部門同事的建議，還有一個來自底層計算框架團隊的工程師，給出了更深入的底層排程引數調整方案，並附上了一個相關的內部工具使用小技巧。
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