Normal Computing

51 – 200 従業員

現在確認できる会社情報によると、Normal Computingは2022年に設立されましたが、製品、サービス、業界、採用に関する説明はありません。求職者に役立つ会社概要を提供するには、会社に関する詳細情報がさらに必要です。

ハードウェアエンジニア、性能モデリング

Normal Computingの物理着想型AI ASIC向けに、トランザクションレベルの性能モデルを構築します。モデルの予測をRTL、FPGA、論理合成の結果と比較し、ハードウェアアーキテクチャの検討に役立てます。

3 日前

SystemC、C++、またはPythonを使用して、演算タイル、メモリ階層、インターコネクトの近似的なサイクル精度トランザクションレベルモデルを開発・保守します。
トランザクションレベルモデル（TLM）、RTLの結果、物理設計データを用いて、レイテンシ、帯域幅、エネルギー、利用率、占有率のパラメーターを調整し、エンドツーエンドのAIワークロードを予測します。
トランザクションレベルのスコアボードと性能チェックを備えた設計検証用の参照モデルとしてTLMを提供します。
設計検証（DV）およびRTLチームと連携し、RTLの動作を確認してTLMとの整合性を保ちます。
ハードウェアロードマップに沿ってモデリング作業を計画します。
バッファーサイズ、インターフェース幅、スケジューリングポリシー、バス構成が性能に与える影響を調査します。
モデリング結果をもとに、アーキテクチャおよびハードウェアチームへ変更を提案します。
TLMの結果をRTL、FPGAプロトタイプ、論理合成の結果と比較します。
アーキテクチャ、ハードウェア設計、DVチームと協力し、エンドツーエンドシステムを改善します。

大手半導体企業での性能モデリング経験が5年以上あること。
アーキテクチャを理解し、効率的なモデリングコードに落とし込めること。
幅広いモデリング手法とプログラミング言語の経験。
優れた文書作成能力と口頭でのコミュニケーション能力。
AIアクセラレーター用ハードウェアの経験があれば尚可。
AccelForge、Timeloop/Accelergy、CACTI、McPAT、gem6などのアーキテクチャレベルのモデリングおよびコストツールの経験があれば尚可。
設計検証手法の経験があれば尚可。
開発ワークフローでLLMまたはエージェント型ツールを実際に使用した経験があれば尚可。
アナログ、ミックスドシグナル、または非従来型コンピューティングの知識があれば尚可。
LPDDR、HBM、DDRなどのメモリーインターフェースやその他のI/Oの経験があれば尚可。