智能互联达摩院-软件性能优化-RISC V及生态
任职要求
1、计算机、自动化和电子类相关专业，本科及以上学历； 2、具有良好的C/汇编编程经验及软硬件协同优化经验，熟练使用SIMD指令（如RVV、Neon、AVX等）； 3、深入了解RISC-V、ARM、X86等处理器微架构原理，熟练掌握处理器性能瓶颈…
工作职责
1、基于RISC-V架构，对计算库和主流开源组件进行性能优化； 2、负责处理器性能benchmark的分析，为微架构演进提供依据； 3、负责高性能计算库的开发和性能优化，充分发挥硬件性能； 4、负责对面向领域的主流开源组件进行性能优化； 5、在FPGA原型验证平台和量产芯片上，进行性能分析、验证和调优，完成软硬件协同交付；
1. 负责数据中心典型应用（如Nginx、Redis、Spark/Flink、多媒体、大模型等）的性能分析与优化，结合公司CPU架构特点（如指令集、缓存、多核调度等），制定针对性的优化方案并落地实施，提升应用在公司CPU平台上的运行效率与稳定性 2. 参与行业解决方案的设计与构建，联动硬件团队、产品团队，将应用优化能力整合到解决方案中，支撑互联网、政企等关键行业客户的数字化转型需求 3. 跟踪行业前沿技术趋势（如新型应用框架、虚拟化/容器技术等），开展技术预研与验证，将先进优化方法与工具引入团队，提升团队整体技术能力 4. 撰写应用优化案例、技术白皮书、最佳实践指南等文档，配合市场与销售团队开展技术推广、客户赋能等工作
1. 负责AI全栈测试，涵盖大语言模型（LLM）、视觉模型（CNN/Transformer等）的精度验证、性能测试。 2. 负责AI工具链测试，包括模型编译优化、量化部署及NPU相关固件、算子、多芯片互联等功能与性能验证； 3. 负责RISC-V工具链测试，包括调试工具（GDB扩展/Trace）及编译器（LLVM/GCC定制）的测试； 4. 设计和执行测试方案，覆盖单元测试、集成测试、系统测试全流程，开发自动化测试用例； 5. 负责AI推理服务全流程测试，包括模型加载、动态批处理、精度验证、资源监控等； 6. 开展AI推理性能基准测试，分析硬件加速效率与瓶颈，提出优化建议；构建高并发压力测试框架，评估服务在QPS、P99延迟、错误率等指标下的稳定性；
1. 负责AI推理服务的全流程测试，覆盖模型加载、动态批处理、精度验证、资源占用等关键环节 2. 验证AI异构硬件（GPU/NPU/CPU）与推理引擎的性能表现及兼容性 3. 构建高并发AI服务压力测试框架，通过多用户场景下的QPS、P99延迟、错误率等指标评估服务稳定性与容错能力 4. 设计高性能AI推理基准测试方案，验证模型在低延迟/高吞吐量场景下的优化效果（内存占用率、硬件加速效率）及瓶颈分析 5. 分析推理瓶颈并提出优化建议，参与CI/CD流程的自动化测试集成
1. 负责编译器的功能、性能及优化有效性测试 2. 验证代码生成质量，包括基础指令集和扩展指令支持 3. 设计并实现自动化测试框架，开发测试工具和性能分析方案 4. 构建完整的测试验证环境，确保编译工具链的稳定性和可靠性 5. 分析定位编译相关问题，推动问题解决和优化改进