滴滴AI-硬件设计-后端研发实习生

团队介绍：字节芯片研发团队隶属于系统部，目前工作主要集中在芯片设计环节。该团队主要围绕字节自身业务展开芯片探索，为字节多项业务的专用场景定制硬件优化，设计多款基于先进半导体工艺的云端复杂芯片，以期提升性能、降低成本。早期若干芯片项目已经进入到量产部署阶段，有多次一版成功的投片经历，所用工艺包含多个主流的先进工艺节点。和系统部基础设施工作的整体协同，能更容易和更好地发挥芯片研发的价值。 课题介绍：探索电路、SoC和算法的协同架构；负责创新电路，架构和系统设计；与硬件设计团队合作，实现高协同的架构和系统设计。 研究方向：电路设计系统、芯片设计、半导体、机器学习、深度学习、计算机架构。 一、架构建模 1、负责AI芯片架构的探索与设计方案，包括计算/互联/存储等方向； 2、负责AI推理/训练系统的软硬件协同优化方案； 3、负责不同业务场景下AI模型结构和算子分析与硬件优化。 二、IP设计 1、负责数据中心内ASIC芯片的微架构探索、调研业界AI结构并完成量化分析、AI benchmark分析细化。 三、SoC设计 1、负责团队的技术视野储备。通过文献调研、技术交流、技术分享，增加团队对多个技术领域的技术积累； 2、参与软硬件协同设计，收集分析软硬件需求。平衡中后端，封装等系统限制，完成方案和IP的选择评估，确定芯片的功能特性和性能指标。参与定位并解决芯片的功能和性能问题； 3、理解系统需求，参与完成初始化流程、Debug、性能监测、异常处理等方案的制定； 4、负责SoC或子系统的架构文档撰写，完成硬件逻辑设计和优化； 5、负责SoC或子系统的执行交付工作，包括文档、代码、质量检查和其他交付件； 6、参与芯片项目完整执行过程，协助完成芯片的交付流程； 7、与封装和板级设计合作，理解系统限制，包括信号完整性、电源完整性、散热等。

团队介绍：字节芯片研发团队隶属于系统部，目前工作主要集中在芯片设计环节。该团队主要围绕字节自身业务展开芯片探索，为字节多项业务的专用场景定制硬件优化，设计多款基于先进半导体工艺的云端复杂芯片，以期提升性能、降低成本。早期若干芯片项目已经进入到量产部署阶段，有多次一版成功的投片经历，所用工艺包含多个主流的先进工艺节点。和系统部基础设施工作的整体协同，能更容易和更好地发挥芯片研发的价值。 课题介绍：探索电路、SoC和算法的协同架构；负责创新电路，架构和系统设计；与硬件设计团队合作，实现高协同的架构和系统设计。 研究方向：电路设计系统、芯片设计、半导体、机器学习、深度学习、计算机架构。 一、架构建模 1、负责AI芯片架构的探索与设计方案，包括计算/互联/存储等方向； 2、负责AI推理/训练系统的软硬件协同优化方案； 3、负责不同业务场景下AI模型结构和算子分析与硬件优化。 二、IP设计 1、负责数据中心内ASIC芯片的微架构探索、调研业界AI结构并完成量化分析、AI benchmark分析细化。 三、SoC设计 1、负责团队的技术视野储备。通过文献调研、技术交流、技术分享，增加团队对多个技术领域的技术积累； 2、参与软硬件协同设计，收集分析软硬件需求。平衡中后端，封装等系统限制，完成方案和IP的选择评估，确定芯片的功能特性和性能指标。参与定位并解决芯片的功能和性能问题； 3、理解系统需求，参与完成初始化流程、Debug、性能监测、异常处理等方案的制定； 4、负责SoC或子系统的架构文档撰写，完成硬件逻辑设计和优化； 5、负责SoC或子系统的执行交付工作，包括文档、代码、质量检查和其他交付件； 6、参与芯片项目完整执行过程，协助完成芯片的交付流程； 7、与封装和板级设计合作，理解系统限制，包括信号完整性、电源完整性、散热等。

DFT方向： -负责block芯片中的DFT相关设计工作，包括MBIST，Scan，Boundary Scan等等 -提高测试覆盖率，产生测试向量并进行仿真，解决前后仿中遇到的问题 -协助其他团队完成芯片设计中DFT相关的Timing/Power-IR分析和收敛 硅后验证方向： -在芯片设计阶段，从系统应用和调试角度参与芯片定义 -结合业界标准规范和实际应用场景制定全面详细的validation plan -在post silicon阶段，负责芯片的bring-up和validation，分析并解决发现的问题 -与软硬件团队合作，基于主流AI模型，进行系统性能和功耗以及稳定性的分析与优化

日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：字节芯片研发团队隶属于系统部，目前工作主要集中在芯片设计环节。该团队主要围绕字节自身业务展开芯片探索，为字节多项业务的专用场景定制硬件优化，设计多款基于先进半导体工艺的云端复杂芯片，以期提升性能、降低成本。早期若干芯片项目已经进入到量产部署阶段，有多次一版成功的投片经历，所用工艺包含多个主流的先进工艺节点。和系统部基础设施工作的整体协同，能更容易和更好地发挥芯片研发的价值。 1、硬件加速器软件工具链的开发，包括而不限于：算子开发、性能优化及验证、编译器开发（前端、IR、后端）、量化器开发、Runtime开发，工具链跟硬件的集成以及AI加速硬件的部分评测工作。