【2024届】高性能计算工程师

1. 开发和优化Inference框架； 2. 并行化神经网络加速的技术探索和落地。

1. 本科及以上学历，计算机类、电子信息类相关专业； 2. 精通C/C++，精通算法与数据结构，熟悉Python； 3. 具备较好的计算机体系结构背景和软件开发背景，熟悉GPU硬件, 熟悉GPU内核函数优化； 4. 了解深度学习基本原理，熟悉神经网络基本架构和各Layer计算方式，熟悉至少一种深度学习训练框架及其模型文件的解析，如Caffe、Tensorflow、Pytorch； 5. 了解常用图像视觉计算库及深度学习推理计算库； 6. 了解常用的卷积计算加速方法，如GEMM、Winograd算法等； 7. 了解深度学习定点化计算，熟悉支持定点化的深度学习训练框架如Ristretto，熟悉支持定点化的推理引擎计算库如QNNPACK等； 8. 良好的沟通能力和团队协作能力。 加分项： 1. 熟悉神经网络模型压缩框架，如Pocketflow、Distiller等； 2. 设计过AI加速器软件栈。