哈啰【量天尺计划】智驾Efficient AI 前沿预研-造父Robotaxi
社招全职量天尺计划地点：上海状态：招聘
工作描述
任职要求 我们寻找这样的你 学历背景：计算机科学、电子工程、应用数学等相关专业博士或杰出硕士，有顶级会议（OSDI, MLSys, ASPLOS, ISCA, CVPR, ICCV）论文发表者优先。 核心技术栈： 精通 C++/CUDA 编程，具备深厚的计算机体系结构知识（流水线、缓存一致性、SIMD/SIMT）。 熟练掌握至少一种主流深度学习编译器框架（TVM, MLIR, XLA, Triton, TensorRT），一种主流推理框架（sglang、vllm等）并有源码修改或插件开发经验。 对 NVIDIA GPU 架构（Ampere/Hopper/Blackwell）或主流 NPU 指令集有深刻理解。 特质： 极客精神：不满足于调用 API，热衷于挖掘底层性能极限，享受将推理速度提升 10% 带来的成就感。 系统思维：能够从全局视角看待算法、软件与硬件的协同设计。 工作职责 关键词：MLSys, MLInfer, Heterogeneous Co…
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包括英文材料
学历+
CVPR+
https://cvpr.thecvf.com/
ICCV+
https://iccv.thecvf.com/
ICCV is the premier international computer vision event comprising the main conference and several co-located workshops and tutorials.
C+++
https://www.learncpp.com/
LearnCpp.com is a free website devoted to teaching you how to program in modern C++.
https://www.youtube.com/watch?v=ZzaPdXTrSb8
CUDA+
https://developer.nvidia.com/blog/even-easier-introduction-cuda/
This post is a super simple introduction to CUDA, the popular parallel computing platform and programming model from NVIDIA.
https://www.youtube.com/watch?v=86FAWCzIe_4
Lean how to program with Nvidia CUDA and leverage GPUs for high-performance computing and deep learning.
缓存+
https://hackernoon.com/the-system-design-cheat-sheet-cache
The cache is a layer that stores a subset of data, typically the most frequently accessed or essential information, in a location quicker to access than its primary storage location.
https://www.youtube.com/watch?v=bP4BeUjNkXc
Caching strategies, Distributed Caching, Eviction Policies, Write-Through Cache and Least Recently Used (LRU) cache are all important terms when it comes to designing an efficient system with a caching layer.
https://www.youtube.com/watch?v=dGAgxozNWFE
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
Triton Inference Server+
https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server/user-guide/docs/index.html
Triton Inference Server is an open source inference serving software that streamlines AI inferencing.
TensorRT+
https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/latest/getting-started/quick-start-guide.html
This TensorRT Quick Start Guide is a starting point for developers who want to try out the TensorRT SDK; specifically, it demonstrates how to quickly construct an application to run inference on a TensorRT engine.
SGLang+
[英文] Install SGLang
https://docs.sglang.ai/get_started/install.html
SGLang is a fast serving framework for large language models and vision language models.
https://github.com/sgl-project/sgl-learning-materials
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