小鹏汽车AI编译器模型部署工程师
社招全职地点：上海状态：招聘
任职要求
任职要求： 1.本科及以上, 有良好的计算机理论基础，熟悉体系结构者优先，包括GPU，CPU，NPU，DSP等 2.优秀的C/C++编程能力， 熟悉cuda以及pytorch等优先 3.有框架和算子…
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工作职责
主要负责AI编译器相关的开发和交付, 工作内容包括, 1. 各种网络的常见优化，包括内存调度，切分，并行等 2. 模型部署以及性能调试 3. clang/LLVM编译器工具链相关功能开发
包括英文材料
C+
https://www.freecodecamp.org/chinese/news/the-c-beginners-handbook/
本手册遵循二八定律。你将在 20% 的时间内学习 80% 的 C 编程语言。
https://www.youtube.com/watch?v=87SH2Cn0s9A
https://www.youtube.com/watch?v=KJgsSFOSQv0
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in the C programming language.
https://www.youtube.com/watch?v=PaPN51Mm5qQ
In this complete C programming course, Dr. Charles Severance (aka Dr. Chuck) will help you understand computer architecture and low-level programming with the help of the classic C Programming language book written by Brian Kernighan and Dennis Ritchie.
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.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
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社招
主要负责ai模型量化和编译器相关的开发, 工作内容包括, 1.量化工具及模型量化,包括QAT和PTQ等相关的各种工具和算法 2.计算图优化及模型部署,包括各种网络的常见通用优化
更新于 2024-09-05上海
校招算法与软件
1. 参与自研AI芯片异构编程模型、编程语言、芯片编译器、芯片编译工具链及AI编译器的设计、开发； 2. 协助负责AI模型性能分析和优化，分析性能瓶颈，改进编译优化算法，不断优化编译器； 3. 参与芯片的软硬件协同设计，编写硬件ISA标准、ABI、以及编译器后端指令集定义和代码生成； 4. 参与基于NPU加速芯片的软件栈构建自动化模型推理、模型编译、模型部署、模型发布平台；不限于异构编译、异构部署、模型训练和推理； 5. 积极跟踪编译器及编译工具链相关技术发展，探索新技术应用到实际产品中的可行性。
上海
校招算法与软件
1. 参与自研AI芯片异构编程模型、编程语言、芯片编译器、芯片编译工具链及AI编译器的设计、开发； 2. 协助负责AI模型性能分析和优化，分析性能瓶颈，改进编译优化算法，不断优化编译器； 3. 参与芯片的软硬件协同设计，编写硬件ISA标准、ABI、以及编译器后端指令集定义和代码生成； 4. 参与基于NPU加速芯片的软件栈构建自动化模型推理、模型编译、模型部署、模型发布平台；不限于异构编译、异构部署、模型训练和推理； 5. 积极跟踪编译器及编译工具链相关技术发展，探索新技术应用到实际产品中的可行性。
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