百度昆仑芯-深度学习框架研发工程师（J82857）
任职要求
-计算机及计算机相关专业本科及以上学历 -熟悉C/C++，良好的编程习惯，熟悉计算机基础算法和数据结构，熟悉 Linux 开发环境 -有深度学习框架(P…
工作职责
-结合前沿业务场景，构建昆仑芯AI大规模训练系统 -持续提升系统效能 -主流AI模型对昆仑芯AI芯片的适配和性能优化工作 -探索昆仑芯AI芯片分布式训练方案
-负责昆仑芯AI芯片性能深度学习高性能计算库开发，支持各种AI场景 -探索新一代AI芯片编程模型和架构 -深度学习框架Pytorch/PaddlePaddle图性能优化 -大规模分布式训练性能优化，AI芯片通信库开发，探索高效的芯片互联架构
-负责基于昆仑芯AI芯片的自动驾驶高性能计算库的开发及算法优化 -负责基于昆仑芯AI芯片的主流自动驾驶模型训练部署和性能优化工作 -负责Pytorch等深度学习框架的定制和性能优化工作 -负责重点客户的自动驾驶训练业务支持工作 -探索基于昆仑芯AI芯片的自动驾驶端到端大模型技术路径
● 设计和实现高效的训练推理框架，提升多节点、多GPU环境下特别是异构算力场景下的计算效率。具备良好的工程实践和算法理论基础，熟悉底层的硬件编程和常见GPU的算子库开发，能对算法的运行效率如速度、显存占用等进行优化，推动算法稳定、高效的运行。 ● 完善优化训练推理框架，针对市面上的国产信创卡能提出统一的优化方案，并推进在底层的通信效率、资源占用、稳定性方面持续建设。 ● 设计并实现能够处理大规模并发请求的系统架构，确保极端负载下的稳定性和性能。完善错误自愈机制，提升平台训练的MFU，打造行业内一流的异构算力混训混推GPU框架。 ● 技术方案设计：主导核心模块技术方案设计与评审，结合业务需求与系统现状，制定可落地的架构规划。 ● 基础服务开发：构建高可用、可扩展的基础服务组件，支持训练/推理框架的快速迭代与稳定部署。 ● 项目管理：主导跨团队协作项目的全生命周期管理，包括需求拆解、排期规划、进度跟踪与风险控制，确保项目高效交付。 ● 持续关注并跟进业界技术发展，比如超长上下文、端到端推理思维链、多模态等方向。
-结合前沿业务场景，构建昆仑芯AI大规模训练推理系统 -负责大模型分布式训练、推理框架的适配与调优，设计千卡级集群通信加速、混合精度训练等方案 -为昆仑芯AI芯片各系列高性能加速芯片提供软件栈，包括框架，图编译器以及周边产品的技术落地 -AI芯片性能深度学习高性能计算库开发，支持各种AI场景，持续提升系统效能