阿里巴巴达摩院-处理器AI软硬件协同设计专家-RISC V及生态
任职要求
1.硕士及以上学历，计算机科学、电子工程、微电子或相关专业。
2.3年以上AI方向处理器架构、性能分析、硬件设计经验或软件算子库开发经验…工作职责
1.AI workload分析和特征提取，深入理解AI/ML工作负载的特性，包括LLMs/CV的模型结构和软件算法以及训练/推理方法。 2.处理器AI软硬件联合优化，提出性能优化点，包括指令集优化、微架构优化、系统优化和软件算子库优化。 3.开发和维护micro-benchmark和性能分析工具。 4.拉通模型、设计和软件团队，基于模拟器验证硬件/软件特性的性能效果。
1.负责RISC-V AI开源生态的规划与建设，推动RISC-V国际社区生态建设，联合国内共建RISC-V AI开源生态。 2.参与制定RISC-V Matrix扩展标准，推动其在行业中的落地与应用。 3.参与RISC-V Matrix加速引擎的架构建模与参考设计实现。 4.参与定义与优化RISC-V AI底层算子库，提升计算效率与易用性。
1、从事RISC-V CPU 编译器的研发工作，包括编译器架构设计、优化遍开发、应用程序性能分析调优等工作； 2、基于 MLIR + Linalg 框架，提升编译器代码块执行效率； 3、参与图优化、后端代码生成、调度策略、指令优化、流水并行化相关优化工作； 4、研究和优化 Kernel 计算性能，降低计算开销，提高吞吐率； 5、研究算子融合（Op Fusion）、自动调优（Auto-Tuning）、代码生成（CodeGen）相关优化策略； 6、与硬件团队、AI 框架团队（如 PyTorch）协作，提升 AI 编译器的支持能力； 跟踪 LLVM、Triton、TVM、XLA、TorchInductor 等 AI 编译器前沿技术，优化编译性能。
1、从事RISC-V CPU 编译器的研发工作，包括编译器架构设计、优化遍开发、应用程序性能分析调优等工作； 2、基于 MLIR + Linalg 框架，提升编译器代码块执行效率； 3、参与图优化、后端代码生成、调度策略、指令优化、流水并行化相关优化工作； 4、研究和优化 Kernel 计算性能，降低计算开销，提高吞吐率； 5、研究算子融合（Op Fusion）、自动调优（Auto-Tuning）、代码生成（CodeGen）相关优化策略； 6、与硬件团队、AI 框架团队（如 PyTorch）协作，提升 AI 编译器的支持能力； 跟踪 LLVM、Triton、TVM、XLA、TorchInductor 等 AI 编译器前沿技术，优化编译性能。
1.负责基于C++/SystemC/TLM等技术，开发处理器的周期精确（cycle-accurate）性能模型和行为级功能模型。 2.与设计团队紧密协作，对处理器AI计算、存储、互联等关键模块和处理器系统进行建模和设计空间探索，推进模型与硬件实现的实时校准。 3.与架构、软件等团队协同，分析算法、workload的特性，基于建模进行架构探索，识别性能瓶颈，提出优化方案。 4.参与性能相关的验证和硅后性能相关问题的归因分析，将真实芯片数据反馈到模型中进行校准和迭代优化。