岗位描述
岗位职责:
1.参与AI芯片算子库(如CNN, Transformer, GNN等算子)的整体架构设计与演进,确保其高性能、高能效、易用性和可扩展性。
2.负责核心算子(如卷积、矩阵乘、激活、归一化、注意力机制等)的高效实现与深度优化,充分利用底层硬件特性(如SIMD/SIMT、共享内存、缓存、特定加速单元等)。
3.研究前沿AI算法及其计算特点,将新算法高效映射到硬件平台,设计并实现对应的高性能算子。
4.与编译器团队、驱动团队、AI框架团队(如TensorFlow, PyTorch,MindSpore等)紧密协作,定义算子接口,优化算子调用链,提升端到端性能。
5.进行算子性能分析与调优,定位性能瓶颈,持续优化算子库的效率和质量。
6.参与算子库相关文档的编写,为内外部用户提供技术支持。
任职要求:
学历背景: 计算机、软件工程、人工智能、数学、电子工程等相关专业
专业基础:
1.深入理解深度学习基本原理和常用模型(CNN, RNN, Transformer等)。
2.熟悉计算机体系结构,了解CPU/GPU/AI加速器的并行计算架构和内存层次结构。
3.扎实的数据结构与算法基础。
技能要求:
1.精通C/C++,具备扎实的编程功底和良好的代码风格。
2.熟悉至少一种并行编程模型和语言,如CUDA, OpenCL, HIP,OpenMP, SYCL等。
3.具备较强的性能优化意识和能力,有底层代码优化经验者优先。
4.了解AI框架(如PyTorch, TensorFlow)的基本原理和使用者优先。
5.具备良好的问题分析与解决能力,以及较强的学习能力和团队协作精神。
加分项:
1.有GPU/AI芯片算子开发、优化或相关项目经验。
2.熟悉深度学习算子融合、量化、稀疏化等优化技术。
3.有LLVM、MLIR等编译器基础设施使用或开发经验。
4.在AI系统、高性能计算相关会议(如PPoPP, SC, ICS, MLSys等)发表过论文者优先。
5.有数学建模竞赛、编程竞赛等获奖经历。