荣耀AI芯片设计高级工程师
任职要求
1、计算机、AI人工智能、微电子、集成电路等专业；
2、具备较强的coding能力，熟悉AISC芯片设计流程，精通RTL设计规范，熟悉各类EDA工具，精通Verilong、SystemVerilog、VHDL、C等；
3、熟悉计算机体系结构，对芯片设计充满热情；
4、在校期间最好有参与芯片设计开发，在芯片设计领域国际会议，学术期刊发表过相关论文，或参与过芯片设计相关比赛并取得成绩者优先。工作职责
1、对芯片架构及PPA分析评估，保证芯片设计指标可达成性； 2、协同软件算法团队和芯片团队，将目标模型算法映射到芯片架构上，实现软件算法和芯片的深度融合优化； 3、参与端侧AI推理芯片的架构定义，包括vector、tensor、内存系统、互联总线架构、功耗等核心模块设计开发； 4、针对transformer架构大模型的特点，优化NPU处理器指令集，数据pipeline和并行计算能力。
1、跟踪NPU/GPGPU等产品和技术架构的最新技术演进动态，分析端侧AI业务系统需求，结合自研AI芯片架构，完成系统软件方案设计及相关文档输出； 2、负责自研AI芯片系统软件栈的设计开发工作，包括bootrom、bootloader、linux、外设、存储等系统适配和设备驱动开发； 3、参与大模型的分析拆解工作，和硬件工程师配合完成算子的高效设计和部署工作；参与性能分析及pipeline流水的优化工作，配合硬件完成PPA的优化工作； 4、负责参与NPU模拟器架构设计和开发工作，参与架构设计并完成模拟器的持续完成优化工作，完成NPU架构性能评估。
1. 基于对目前主流AI芯片的深刻理解，分析硬件系统结构，提供软硬件优化实践和调优指南； 2. 了解市场上主流AI，大数据，HPC应用对异构计算系统设计的挑战，应用AI加速芯片，设计打造高效异构计算产品； 3. 聚焦异构资源在线性能分析，负责系统级性能分析和业务瓶颈定位，助力异构集群的极致稳定； 4. 实现异构计算基础设施serverless化，驱动异构云原生架构演进； 5. 洞悉人工智能及深度学习的应用发展趋势，参与下一代机器学习算力产品设计。
1. 负责FPGA/芯片产品的架构和系统方案设计，定义软硬件接口和FPGA逻辑架构, 完成逻辑设计和开发、测试、上线、运维等全生命周期的研发工作; 2. 负责相关FPGA/芯片的性能优化和稳定性保障，持续提升多媒体处理硬件方案的性能和稳定性，确保系统安全、稳定、高效运行; 3. 参与多媒体处理等新技术预研和规划，跟踪业务需求和行业技术变化，进行产品规划和FPGA架构演进；包括图像视频生成软硬结合加速技术，推理框架硬件并行加速技术，图像视频编解码硬件加速技术，其它图像处理硬件加速技术等。
1. 基于对主流AI芯片和服务器架构的深刻理解，分析硬件加速特征与内部拓扑结构，提供硬件优化实践和调优指南，确保充分发挥硬件潜能。 2. 结合主流LLM推理框架 (如sglang/vLLM) 和大模型结构及其计算特性，通过软硬件协同优化和技术创新 (包括但不限于硬件算子优化、显存以及并行化等)，负责新服务器上的端到端性能分析和优化。 3. 提供场景化的定制优化能力，识别并解决大模型在不同业务场景下的性能瓶颈，快速的给出满足需求的性能优化方案。 4. 熟悉系统调优和Profiling工具 (如 nsys/ncu系列、通用工具如Perf、火焰图等)，负责系统级性能分析与瓶颈定位能力，并能基于硬件特性进行软件适配与优化。 5. 洞悉大模型的发展趋势和技术演进，结合硬件Profling和Trace 数据，为下一代AI基础设施的服务器设计与研发提供量化数据分析支持。