阿里巴巴芯片软件高性能 kernel 生成智能体研发 - 阿里星
任职要求
1.计算机科学、电子工程或相关专业硕士及以上学历； 2.扎实的 Python 编程能力，熟悉 Git、Docker 等常用工具； 3.了解大语言模型基础，熟悉至少一种Agent框…
工作职责
参与高性能 DSL Kernel 智能体生成系统的研发和芯片 DSL 的设计工作，覆盖从语言抽象、代码生成到 AI Infra 集成的完整链路。 1.基于 LLM 与 Agent 框架，构建能够理解工程师需求并自动生成高性能 DSL Kernel 代码的智能体原型，覆盖任务拆解、工具调用与多轮推理等核心能力。 2.将需求理解、代码生成与验证反馈串联为可迭代的工作流，通过 Profiling 数据分析定位瓶颈，推动 Agent 系统在真实场景下的落地效果持续提升。 3.将生成的 Kernel 自动接入现有训练/推理框架，覆盖算子注册、显存管理、通信原语嵌入等工程环节，形成端到端的集成链路。 4.参与芯片 DSL 核心模块的设计与开发，抽象数据搬移以及计算通信语义，为上层 Kernel 编写提供更简洁、灵活的表达能力。
随着芯片功能日益复杂，芯片功能和性能越来越依赖于底层软件。作为芯片团队的一个重要部分，芯片软件团队致力于在系统层次规范和定义芯片软/硬件接口， 桥接片上模块和设备与上层软件栈，培养和构建芯片生态环境。 你将了解到CPU如何从第一条指令开始，如何通过BIOS一步步引导操作系统，你也将了解到如何将主流深度学习框架，如Tensorflow, 移植到阿里自研的芯片平台，并带来数量级的性能提升。在这里，你将了解到所有你想了解的芯片细节。 同时，参与主流开源模块的移植和开发，如UEFI/Linux/Tensorflow/RISC-V，影响并引领开源模块的发展方向。
1. 负责GPU/CPU/DPU/SSD/SmartNIC芯片软件栈测试用例, 工具开发和测试执行； 2. 与研发团队一起分析和拆解需求，挖掘系统深层次缺陷，设计测试场景和编写测试用例，提升测试覆盖率； 3. 研发前沿的测试工具与平台，包括自动化测试框架、性能压测平台、故障演练系统及资损防控体系； 4. 深入产品业务场景，参与芯片产品全生命周期的质量体系建设，确保业务高质量的按时交付。
1.参与自研AI芯片平台计算加速软件优化开发；通过算子优化、计算图编译及底层指令调优，紧密跟进业界前沿技术，开发低精度量化及稀疏算法解决方案，实现跨越式的性能提升，打造高能效比的 AI 计算方案； 2.参与自研处理器平台上大数据、音视频、数据库、存储等应用场景算法和性能优化，参与硅前程序指令流切片及性能仿真技术开发，探索 CPU 指令执行机制及软硬交互的极致细节； 3.基于对芯片底层架构的深度理解，参与自研芯片的功能验证与性能评估，通过软硬一体化协同设计（Codesign），驱动自研芯片在复杂业务场景下的竞争优势。
1.软硬件接口定义与验证：参与自研芯片的指令集和编程模型设计，基于模拟器或FPGA平台完成接口功能验证，确保软硬件交互的正确性与一致性； 2.编译与算子优化：基于MLIR/TVM等编译框架，实现深度学习算子到自研指令集的高效映射；通过算子融合、指令流水线调度、内存访问优化等策略，提升芯片算力利用率与执行效率； 3.性能分析与建模：构建系统级性能分析模型，结合指令级模拟器、周期精确模拟器及FPGA原型验证平台，构建多维度性能画像；定位AI负载在指令发射、访存带宽、多核同步等方面的瓶颈，形成性能归因与架构改进建议； 4.软硬协同设计：参与芯片功能验证与性能评估，从系统架构视角提出微架构改进建议，驱动软硬件接口的迭代优化。