Normal Computing
Normal Computing
51 – 200 Employés
Les informations de profil disponibles identifient Normal Computing comme une entreprise fondée en 2022, mais ne décrivent ni ses produits, ni ses services, ni son secteur, ni son contexte de recrutement. Des précisions propres à l’entreprise sont nécessaires pour proposer une présentation utile aux personnes en recherche d’emploi.

Ingénieur backend de compilateur pour matériel d’IA personnalisé

Développer la génération de code, l’ordonnancement et la gestion de la mémoire pour le matériel d’IA personnalisé de Normal Computing. Optimiser l’inférence des LLM sur des simulateurs, des prototypes FPGA et de futures puces.

Description

  • Développer des passes de compilateur qui traduisent des programmes abaissés en code pour du matériel personnalisé
  • Créer des méthodes de compilation pour des problèmes que les techniques conventionnelles ne peuvent pas traiter
  • Ordonnancer et répartir les calculs et les données sur les ressources matérielles
  • Piloter les décisions de fusion et de distribution pour l’inférence des LLM
  • Travailler à l’interface entre le logiciel de compilation et le matériel
  • Communiquer les contraintes du compilateur aux architectes matériels pendant la conception avant fabrication
  • Tester les optimisations avec des simulateurs, des prototypes FPGA et, à terme, des puces
  • Maintenir une suite fiable de tests de régression des performances
  • Choisir quelles opérations des programmes abaissés par le frontend utilisent du code généré ou des kernels optimisés manuellement

Exigences

  • Expérience substantielle en compilation optimisante ou en génération de code pour des accélérateurs ou d’autres cibles non-CPU, notamment en ordonnancement, tuilage, fusion ou allocation de ressources
  • Capacité à travailler au plus près du matériel, notamment à raisonner sur la bande passante mémoire et son utilisation
  • Volonté de concevoir des méthodes de compilation à partir des principes fondamentaux
  • Expérience démontrée dans la livraison d’optimisations ayant amélioré les performances mesurées
  • Expérience dans le développement de logiciels pour du matériel évolutif, de la simulation à la mise en service
  • Maîtrise de Python
  • Connaissance de C, C++ ou Rust
  • Une expérience de la pile de compilation de PyTorch ou d’autres compilateurs d’apprentissage automatique est un atout
  • Une expérience de la compilation pour le calcul en mémoire, spatial ou d’autres cibles non fondées sur l’architecture de von Neumann est un atout
  • Une formation en synthèse logique ou en placement-routage est un atout
  • Une expérience des simulateurs au niveau cycle ou des simulateurs de performances est un atout
  • Des contributions open source aux infrastructures de compilateurs ou de kernels sont un atout
  • Des travaux publiés ou présentés sur les compilateurs ou les performances sont un atout

Avantages

  • Participation au capital
  • Primes liées aux performances
  • Rémunération globale complète
  • Avantages destinés à soutenir le bien-être et le développement professionnel des employés

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