荣耀NPU IP架构专家
社招全职8年以上研发类地点:上海状态:招聘
任职要求
1、基本条件 (1) 微电子、计算机、电子工程等相关专业,本科及以上学历。 (2) 8年以上AI加速器/GPU/DSP架构设计经验,其中至少3年专注于NPU或张量加速器IP架构设计,并有2颗以上芯片成功流片与量产经验。 2、专业能力 (1) 深入理解深度学习算法(CNN/Transformer/RNN)及主流模型(BERT、ResNet、LLaMA等)。 (2) 精通NPU架构关键技术:计算阵列、存储层次、DMA设计、稀疏加速、…
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工作职责
1、NPU IP总体架构设计: (1) 面向端侧AI场景(图像/语音/NLP/多模态大模型),定义NPU指令集、数据流、存储层次与计算阵列(如Systolic Array、SIMD)的宏观架构。 (2) 完成NPU IP与SoC总线、内存子系统的低延迟/高带宽集成设计。 2、极致性能与能效优化 (1) 建立PPA(性能/功耗/面积)模型,设计DVFS、时钟门控、近存计算等低功耗策略。 (2) 探索稀疏计算、混合精度(INT4/FP8)、Winograd加速等算法友好架构,提升单位功耗推理吞吐量。 3、关键模块微架构实现 (1) 参与完成张量引擎、向量引擎、DMA、控制器等核心模块的RTL实现与代码走查。 (2) 参与定义验证策略与性能仿真平台,协同完成功能/性能/精度评估。 4、前瞻技术预研与IP演进 (1) 跟踪可重构计算、存内计算、Chiplet扩展等前沿技术,推动NPU迭代路线图。 (2) 支持不同制程节点的IP化交付,确保可配置性与可重用性。 5、软硬件协同与生态建设 (1) 配合编译器、Runtime团队定义指令集与编程模型,优化算子库。 (2) 参与模型量化与推理框架(TFLite、ONNX Runtime、荣耀NN框架)的定制适配。
包括英文材料
学历+
系统设计+
https://roadmap.sh/system-design
Everything you need to know about designing large scale systems.
https://www.youtube.com/watch?v=F2FmTdLtb_4
This complete system design tutorial covers scalability, reliability, data handling, and high-level architecture with clear explanations, real-world examples, and practical strategies.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
CNN+
https://learnopencv.com/understanding-convolutional-neural-networks-cnn/
Convolutional Neural Network (CNN) forms the basis of computer vision and image processing.
[英文] CNN Explainer
https://poloclub.github.io/cnn-explainer/
Learn Convolutional Neural Network (CNN) in your browser!
https://www.deeplearningbook.org/contents/convnets.html
Convolutional networks(LeCun, 1989), also known as convolutional neuralnetworks, or CNNs, are a specialized kind of neural network for processing data.
https://www.youtube.com/watch?v=2xqkSUhmmXU
MIT Introduction to Deep Learning 6.S191: Lecture 3 Convolutional Neural Networks for Computer Vision
Transformer+
https://huggingface.co/learn/llm-course/en/chapter1/4
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
An interactive visualization tool showing you how transformer models work in large language models (LLM) like GPT.
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
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