Xora Innovation on pääomasijoitusyhtiö, joka tukee syväteknologian yrittäjiä heidän pyrkiessään uudistamaan keskeisiä toimialoja. Sen sijoitukset keskittyvät kolmeen alueeseen: laskentaan ja viestintään, ilmastoon ja energiaan sekä tekoälyn soveltamiseen fyysisillä toimialoilla. Xora tukee yrityksiä, jotka kehittävät tulevaisuuden infrastruktuuriin tarvittavia teknologioita.
Muistiarkkitehtuurin johtaja Xora Innovationilla
Johda agenttisen tekoälyn päättelylaskentaan ja datakeskuslaskentaan suunniteltua muistiarkkitehtuuria. Optimoi muistijärjestelmiä, työkuormia ja PPAC-kokonaisuutta tuotteen kaupallistamisen edetessä.
Kuvaus
- Johda tekoälyn päättelylaskentaan suunnitellun erikoismuistin arkkitehtuuria.
- Suunnittele, mallinna ja optimoi uuden muistiluokan ja tuotteen muistialijärjestelmiä.
- Tasapainota muistijalanjälkeä, kaistanleveyttä, viivettä, energiatehokkuutta, tiheyttä, piirin pinta-alaa ja bittikohtaista kustannusta.
- Suunnittele muistivarastoja ja hierarkioita, sirunsisäisiä liitäntöjä, tunnistusvahvistimia ja osoitemuunnoksia.
- Analysoi agenttisen tekoälyn päättelysovelluksia, ohjelmistoja ja malleja sekä edistyneitä SoC-piirejä datakeskusten työkuormia varten.
- Vertaile edistyneitä tekoälyn päättelyyn tarkoitettuja SoC-arkkitehtuureja ja työkuormien hallintaa kilpaileviin muistirakenteisiin ja -laitteisiin.
- Sovella ydinten materiaalien ja laiteteknologian tuntemusta uudenlaisiin bittisoluihin ja laitearkkitehtuureihin.
- Tee yhteistyötä SoC-arkkitehtien, uusien tuotteiden käyttöönotosta vastaavien tiimien, piiritason suunnittelijoiden ja teknologiatiimien kanssa tuotteen markkinoille tulon nopeuttamiseksi.
- Edistä muistituotteen tunnettuutta ja lisää sen ymmärrystä alan ja korkeakoulujen verkostoissa.
Vaatimukset
- Tietojenkäsittelytieteen, tietotekniikan tai sähkötekniikan maisterin tai tohtorin tutkinto katsotaan eduksi.
- Vähintään 10 vuoden kokemus muistiarkkitehtuurista; kokemus johtavasta muistipiirejä valmistavasta yrityksestä katsotaan eduksi.
- Vahva ymmärrys nykyisistä muisteihin liittyvistä kysymyksistä ja haasteista, erityisesti agenttisen tekoälyn päättelylaskennassa.
- Kokemusta tehon, suorituskyvyn, pinta-alan ja kustannusten (PPAC) analysoinnista ja mallintamisesta.
- Laaja alan ja korkeakoulujen asiantuntijaverkosto.