1、与架构师及软件团队协作保证微架构及设计在多平台上被充分验证。
2、工作内容着重于设计验证基础平台的搭建。
3、使用System Verilog/UVM的方法针对设计功能制定验证计划。
4、日常维护回归测试以保证设计的正常工作。
1、要求CS/EE专业硕士或具有3年芯片验证相关工作经验的本科学历。
2、具有开发和执行复杂芯片测试计划的经验,熟练掌握System Verilog及Python/Perl等脚本语言。
3、精通UVM方法学,具有SOC级及IP子系统的验证经验,例如CPU子系统,PCIE,以太网,DDR和serdes系统等。
4、负责为复杂芯片定义/开发/执行自测试环境。
5、熟悉assertion和代码/功能覆盖率,熟悉形式验证工具。
6、良好的沟通能力,具备团队协作精神。
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参与AI编译器的设计和开发,实现各种编译优化pass。
参与编译器算子库开发,与编译器逻辑配合实现高性能计算。
要求:
计算机科学、电子工程等相关专业本科及以上学历。
5-10年相关领域工作经验, 深度参与过AI编译器的设计与开发。
精通编译原理,熟悉TVM, MLIR, LLVM等编译器框架。
精通C/C++,Python等编程语言。
熟悉AI芯片架构/微架构。
对AI和深度算法有深入理解。
熟悉深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch),了解主流LLM serving(如vLLM,TensorRT-LLM)系统。
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职责描述:
1.负责深度学习模型在端/云上的部署和优化;
2.负责AI编译器工具链相关软件的研发,包括深度学习模型前端、编译器、后端算子实现、高性能优化等;
3.构建易用、稳定且高性能的AI编译器软件平台产品。
任职要求:
1.熟练掌握Python/C++编程技能,有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯;
2.至少满足以下中的一项:
1)有TVM/MLIR/XLA或者自研AI编译器相关开发经验者;
2)有GCC、LLVM和Open64等开源编译器相关开发经验;
3)有复杂算法(如图像与视频处理、计算机视觉等)CUDA/OpenCL/汇编级优化经验者;
4)了解深度学习算法(如CNN/RNN/LSTM等)者;
5)熟悉Caffe/Tensorflow/Mxnet/Pytorch/ONNX等深度学习框架至少一种者;
6)了解CPU或GPU架构。
7)出色的书面和口头沟通技巧。
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1、和软件/硬件工程师协同工作设计超低功耗AI加速芯片。
2、规划编写相关模块微架构设计文档。
3、编写高性能高质量的RTL源代码。
4、与算法团队合作分析性能模型,以提高整体设计性能。
5、与设计验证团队合作产生验证计划,分析覆盖率,帮助芯片仿真及debug。
6、帮助后端团队芯片的物理实现,保证功能正确。
7、提出改进意见以帮助下一代芯片设计。
8、支持芯片流片成功后的初期验证开发。
9、和软件团队协同工作,保证产品符合客户需求。
1、本科或硕士学历,电子工程或芯片设计专业3年以上工作经验。
2、熟练掌握Verilog/Systemverilog RTL代码编写技巧。
3、具有微架构/资源优化/SoC系统整合/CDC/LINT等方向的具体工作经验。
4、有性能分析,芯片时序分析,形式验证,LEC/DFT的具体设计经验。
5、了解CPU/GPU/DSP/AI加速器背景知识,有AI芯片设计经验者优先。
6、熟练掌握常用版本控制软件,比如Git。
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研究和开发深度神经网络的推理加速方案,包括但不限于模型压缩、量化,高效的网络架构搜索,与各项场景应用的端到端加速方案。工作职责包括:
1、开发通用的模型压缩工具以及在调研最新的模型压缩与加速算法,在准确性和工具易用性方面取得平衡与优化。
2、在最前沿的网络结构上测试模型加速方案并建构模型库。
3、与AI加速软件工程师合作验证工具链在各个模型场景的有效性。
4、跟进与机器学习相关领域的研究趋势。
1、CS/EE/数学本科/硕士/博士。
2、三年以上机器学习相关领域的研发经验,熟悉Tensorflow/PyTorch/MxNet等ML框架。
3、5年以上python/C/C++编程经验。于顶级AI/CV/NLP会议/期刊,如CVPR/ICCV/ECCV/ACL/EMNLP/NAACL/NIPS/ICML/ICLR/KDD/AAAI/IJCAI上的研究发表者为佳。精通数值线性代数和优化知识者为佳。
4、具有CPU,GPU,计算机体系结构和加速器方面的经验为佳。
5、较强的沟通能力,领导能力和职业道德。
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