荣耀GPU渲染算法专家
任职要求
1、熟悉移动GPU架构与图形渲染管线，具备GPU渲染算法分析、建模与优化经验； 2、熟悉至少一种图形API：OpenGL ES / Vulkan / Metal，具备Shader编程与优化能力； 3、具备GPU性能瓶颈的算法分析能力，理解带宽、缓存、…
工作职责
1、负责移动端游戏GPU图形渲染算法的负载建模与效率优化，通过算法手段提升游戏的渲染效率与整体性能体验； 2、深入分析GPU渲染管线与图形工作负载，建立性能瓶颈的算法归因模型，制定并实施针对性的渲染算法优化方案； 3、基于不同移动GPU架构和SoC平台特性，开展GPU性能算法调优，包括渲染任务的智能拆分、负载均衡与调度的算法设计与落地； 4、对游戏渲染过程中的Shader、Draw Call、渲染Pass、资源使用等环节进行系统化的算法分析与优化，降低GPU压力并提升帧率稳定性； 5、运用GPU性能分析工具与算法评测手段，进行性能数据建模、瓶颈识别与归因，建立系统化的GPU渲染算法优化方法论； 6、与游戏交付团队及平台团队合作，推进游戏渲染算法性能问题的定位与优化落地。
工作职责 1、万卡级 GPU 调度系统建设： 参与大规模 GPU 集群调度系统建设，围绕 Quota、优先级、抢占、弹性伸缩、碎片整理、拓扑感知调度等能力提升资源效率。 2、训推统一调度： 面向大模型训练、后训练、推理服务等不同负载，设计训推统一调度、潮汐混部、在线离线协同和资源弹性策略。 3、资源利用率治理： 建设 GPU 资源利用率分析体系，基于真实负载数据识别低效资源、资源碎片、潮汐空闲和调度瓶颈。 4、LLMOps 平台融合： 参与构建面向大模型训练、微调、推理、部署全流程的 LLMOps 能力，与云原生平台深度融合，支撑大模型生产链路稳定高效落地。 5、集群稳定性建设： 与云原生、IDC、网络、存储和业务团队协作，提升大规模 AI 集群的故障恢复能力、资源周转效率和任务稳定性。 6、前沿技术探索： 持续关注 Kubernetes、Volcano、Kueue、Ray、GPU 虚拟化、弹性调度等相关技术，探索下一代 AI 资源调度系统。
1、负责AI硬件的云端GPU和XPU的推理引擎日常研发； 2、跟进支撑智能业务，整合团队资源，协调外部团队，推动业务上线； 3、探索计算优化和芯片异构前沿技术，比如：GPU，XPU等，跟进前沿加速技术：flash attention，paged attention，MTP。 职位要求
1、万卡级 GPU 调度系统建设： 参与大规模 GPU 集群调度系统建设，围绕 Quota、优先级、抢占、弹性伸缩、碎片整理、拓扑感知调度等能力提升资源效率。 2、训推统一调度： 面向大模型训练、后训练、推理服务等不同负载，设计训推统一调度、潮汐混部、在线离线协同和资源弹性策略。 3、资源利用率治理： 建设 GPU 资源利用率分析体系，基于真实负载数据识别低效资源、资源碎片、潮汐空闲和调度瓶颈。 4、LLMOps 平台融合： 参与构建面向大模型训练、微调、推理、部署全流程的 LLMOps 能力，与云原生平台深度融合，支撑大模型生产链路稳定高效落地。 5、集群稳定性建设： 与云原生、IDC、网络、存储和业务团队协作，提升大规模 AI 集群的故障恢复能力、资源周转效率和任务稳定性。 6、前沿技术探索： 持续关注 Kubernetes、Volcano、Kueue、Ray、GPU 虚拟化、弹性调度等相关技术，探索下一代 AI 资源调度系统。
本岗位面向硕士及以上毕业生，旨在培养具备计算机图形学、GPU性能分析、GPU微架构设计能力与产业落地视野的高潜人才，职责涵盖图形渲染算法研究、GPU软硬件协同设计、GPU架构预研与前瞻技术探索，具体如下： 1. 针对移动端游戏的高性能渲染与能效需求，基于移动端GPU的设计特点对游戏渲染过程进行系统性分析，结合GPU软、硬件架构与游戏负载建模，识别游戏软、硬件瓶颈并制定针对性优化策略，为移动端GPU的设计迭代及游戏优化提供量化评估模型与数据支撑； 2. 面向下一代图形渲染技术演进（如实时路径追踪、神经辐射场渲染等），构建场景驱动的GPU能效评估体系，通过量化分析当前GPU软、硬件在典型负载下的PPA表现，跟踪业界最新的图形渲染技术和架构演进方向，推导出面向未来游戏场景的渲染技术和相应的GPU架构演进路径。为与供应商合作提供场景和数据支撑。