AI/HPC计算系统架构师(J10670)

职位描述

职责：

- 辅助主架构师对GPU芯片及系统的顶层架构进行设计。

- 对接产品经理、客户支持工程师、算法工程师、框架工程师、软件栈工程师，深入理解客户底层需求、并下沉出架构优化方向及具体的设计需求。

- 方向1）计算负载分析及系统顶层架构设计

- 分析AI/HPC等计算workload，进行GPU计算系统的性能建模与分析。

- 站在计算系统的角度（包括计算单元子系统、SoC芯片、多卡、超节点、数据中心、分布式集群）对顶层架构、编程模型、指令集等进行软硬协同设计。

- 方向2）GPU芯片顶层架构设计

- 辅助主架构师对具体feature展开分析性研究及量化评估、协同design/DV/软件等跨团队推动具体架构特性落地。

- 辅助主架构师结合具体工艺，计算芯片算力、带宽等SoC级设计参数的设计平衡，计算面积、功耗、成本等与性能的trade off，制定各模块合理的V/F sign off 目标。

- 协同PM，从技术角度辅助管理一代芯片的众多架构特性的推进、及全局性取舍。

任职要求

要求：

- 经验要求

- 高潜培养：硕士+3年以上工作经验

- 初级：硕士+5年以上工作经验，或，博士+2年以上工作经验

- 中级：硕士+8年以上工作经验，或，博士+5年以上工作经验

- 技能要求：

- 方向1）偏算法、多GPU系统

- 具备计算机系统结构知识，理解GPU架构及多GPU系统架构；

- 理解AI或HPC算法及其在GPU、系统上的部署和运行flow；

- 理解以Transformer模型为基础的LLM、以deepseek为代表的现代MoE模型的架构，及其在训练、推理集群上的运行原理；

- 了解大模型向GPU系统部署的并行策略，如数据并行、流水线并行、张量并行、专家并行、上下文并行等；

- 加分项：Megatron、Zero、VERL、vLLM、SGLang等方面的知识或经验

- 能针对大量性能数据进行综合分析、识别计算瓶颈、提出架构建议；

- 加分项：能够分析AI模型源代码，并针对目标硬件架构作高层次性能建模；

- 具有编程模型、memory model、软硬接口、ISA的知识和经验；

- C++或PyThon编程能力；

- 加分项：NVSHMEM、NCCL、MPI、PGAS等方面的知识或经验；

- 加分项：PTX、nvcc、CUDA C++、CUTLASS、cuTile、Triton、cuBLUS、cuDNN、TensorRT、PyTorch等方面的知识或经验；

- 方向2）偏硬件、SoC

- 具备计算机体系结构知识，理解GPU及SoC架构、理解其编程模型、memory model；

- 理解AI或HPC算法在GPU上的运行flow；

- 理解算例带宽比的配平原理、roofline model等；

- 能针对大量性能数据进行综合分析、识别计算瓶颈、提出架构建议；

- 加分项：能够分析AI模型源代码，并针对目标硬件架构作高层次性能建模；

- 加分项：能分析GPU kernel、有算子设计或分析经验，能进行性能问题分析；

- 理解芯片PPA trad-off；

- 加分项：RTL/DV经验、芯片流片经验；

- 加分项：GPU RAS、GPU集群系统稳定性方面的知识或经验；

- 加分项：PCIe、NVLink、IB/ethernet、GPU scale-up/scale-out网路、GPU服务器、GPU集群系统等方面的知识或经验；

- 加分项：NVSHMEM、NCCL、MPI、PGAS等方面的知识或经验；

- 加分项：PTX、nvcc、CUDA C++、CUTLASS、cuTile、Triton、cuBLUS、cuDNN、TensorRT、PyTorch等方面的知识或经验；