Normal Computing
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51 – 200 Mitarbeitende
Die verfügbaren Profilangaben nennen Normal Computing als ein 2022 gegründetes Unternehmen, machen jedoch keine Angaben zu Produkten, Dienstleistungen, Branche oder Einstellungskontext. Für einen aussagekräftigen Überblick für Jobsuchende sind weitere unternehmensspezifische Informationen erforderlich.

Compiler-Backend-Ingenieur für kundenspezifische KI-Hardware

Entwickle Codegenerierung, Scheduling und Speicherplanung für die kundenspezifische KI-Hardware von Normal Computing. Optimiere die LLM-Inferenz auf Simulatoren, FPGA-Prototypen und künftiger Siliziumhardware.

Beschreibung

  • Entwickle Compiler-Pässe, die abgesenkte Programme in Code für kundenspezifische Hardware übersetzen
  • Entwickle Kompilierungsverfahren für Probleme, die sich mit herkömmlichen Techniken nicht lösen lassen
  • Plane und platziere Berechnungen und Daten auf den Hardware-Ressourcen
  • Verantworte Entscheidungen zu Fusion und Dispatch für die LLM-Inferenz
  • Arbeite an der Schnittstelle zwischen Compiler-Software und Hardware
  • Stimme Compiler-Einschränkungen während des Pre-Silicon-Designs mit Hardwarearchitekten ab
  • Teste Optimierungen mit Simulatoren, FPGA-Prototypen und später mit Siliziumhardware
  • Pflege eine zuverlässige Suite für Performance-Regressionstests
  • Entscheide, welche Operationen in durch Frontends abgesenkten Programmen generierten Code oder handoptimierte Kernel nutzen

Anforderungen

  • Umfangreiche Erfahrung mit der Optimierung von Compilern oder der Codegenerierung für Beschleuniger und andere Nicht-CPU-Ziele, einschließlich Scheduling, Tiling, Fusion oder Ressourcenzuweisung
  • Fähigkeit, hardwarenah zu arbeiten und dabei Speicherbandbreite und Auslastung zu berücksichtigen
  • Bereitschaft, Kompilierungsverfahren von Grund auf zu entwickeln
  • Nachweislich Optimierungen umgesetzt, die die gemessene Performance verbessert haben
  • Erfahrung mit der Softwareentwicklung für sich verändernde Hardware, von der Simulation bis zur Inbetriebnahme
  • Sehr gute Python-Kenntnisse
  • Vertrautheit mit C, C++ oder Rust
  • Erfahrung mit dem PyTorch-Compiler-Stack oder anderen Compilern für maschinelles Lernen ist von Vorteil
  • Erfahrung mit der Kompilierung für In-Memory-, räumliche oder andere Nicht-von-Neumann-Rechenziele ist von Vorteil
  • Kenntnisse in Logiksynthese oder Place-and-Route sind von Vorteil
  • Erfahrung mit Zyklus-genauen oder Performance-Simulatoren ist von Vorteil
  • Beiträge zu Open-Source-Compiler- oder Kernel-Infrastruktur sind von Vorteil
  • Veröffentlichte oder vorgestellte Arbeiten zu Compilern oder Performance sind von Vorteil

Zusatzleistungen

  • Unternehmensanteile
  • Leistungsabhängige Anreize
  • Umfassendes Vergütungspaket
  • Leistungen zur Unterstützung des Wohlbefindens und der beruflichen Entwicklung

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