阿里巴巴AI 芯片前沿技术研究型实习生
实习兼职阿里巴巴研究型实习生地点:北京 | 上海状态:招聘
任职要求
● 海内外优秀在读硕士生、博士生。 ● 具备良好的编程基础和计算机体系结构、集成电路设计等方向的研究和实践经验,能熟练运用硬件描述语言(如Verilog或VHDL)解决芯片设计问题。 ● 在计算机体系结构顶级会议和期刊发表过高水平论文者优先。具有三…
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工作职责
致力于AI SoC芯片架构、芯片关键技术前沿研究,采用自上而下基于应用驱动和自下而上基于新技术的研究方法,利用系统架构、计算机体系结构、芯片设计优化等领域的技术积累,在芯片相关领域及新兴计算领域(如机器学习、大语言模型)进行研究性探索,开发原型系统,落地到芯片产品。主要工作研究方向包括但不限于: 1、 AI 驱动架构设计方法论研究:结合当前的AI 大模型技术,探索AI芯片架构设计全新方法论 2、片上网络(NoC)技术研究:结合近存计算技术和大模型AI芯片系统架构,进行2D/3D片上网络拓扑、路由算法、仲裁均衡性、系统一致性以及不同拓扑结构的物理实现研究; 3、先进互联/网络技术研究:研究并开发面向高带宽、低延时、高可靠性的先进互联技术,包括芯粒互联、芯片互联、网络互联、光互联,推动新一代互联系统和高效数据传输方案的创新; 4、先进内存技术、近存计算技术研究:推动2.5D/3D内存技术研究、新型非易失性存储架构研究; 5、SoC性能建模/仿真研究:跟踪/调研 SoC ESL 建模方法和标准,探索AI SoC 软/硬件融合设计/验证流程, 并对其关键问题进行深入研究; 6、发表专利和顶级期刊/会议论文
包括英文材料
SOC+
https://www.arm.com/resources/education/books/modern-soc
The aim of this textbook is to expose aspiring and practising SoC designers to the fundamentals and latest developments in SoC design and technologies using examples of Arm Cortex-A technology and related IP blocks and interfaces.
https://www.arm.com/resources/education/education-kits/introduction-to-soc
To produce students with solid introductory knowledge on the basics of SoC design and key practical skills required to implement a simple SoC on an FPGA and write embedded programs targeted at the microprocessor to control the peripherals.
https://www.youtube.com/watch?v=dokgLSAhqHI
A key part of the digital innovation revolution has been the embrace of the SoC, or system-on-chip.
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
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实习阿里巴巴2027
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。
更新于 2026-04-17上海
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1、参与AI芯片驱动程序的设计和开发,包括运行时、用户态驱动、linux内核驱动、固件及工具链的开发; 2、参与AI芯片驱动程序的性能优化和问题定位与解决,提升驱动性能和稳定性,保障产品的稳定高效运行。
更新于 2026-03-17上海
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1、负责AI芯片系统级监控软件以及运维、调试工具的架构设计与开发,覆盖用户态应用与设备驱动的全栈开发与优化; 2、参与并推进集群级可维可测平台的建设与演进,完善关键指标采集与可视化,构建自动化故障检测、定位与诊断能力; 3、持续跟踪GPGPU、NPU行业前沿动态与内部业务需求,输出软硬件协同的可维可测解决方案,并推动方案落地。
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