NVIDIA izstrādā paātrinātās skaitļošanas un mākslīgā intelekta tehnoloģijas, ko izmanto spēļu, datu centru, mākoņdatošanas, veselības aprūpes, ražošanas, autobūves un robotikas jomās. Uzņēmuma darbība aptver grafikas procesorus, mākslīgā intelekta platformas, simulāciju un nozarei paredzētus risinājumus, tostarp NVIDIA Omniverse sadarbības 3D darbplūsmām, NVIDIA DRIVE autonomo transportlīdzekļu izstrādei un NVIDIA Clara veselības aprūpes lietojumprogrammām. Uzņēmums apvieno lielas tehniskās komandas, kas strādā pie infrastruktūras un programmatūras, kura nodrošina progresīvu skaitļošanu, simulāciju un mākslīgā intelekta vadītu analītiku.
Vecākais dziļās mācīšanās kompilatora inženieris – CUDA Tile un LPU
Izstrādā CUDA Tile transformācijas un MLIR pazemināšanas caurlaides NVIDIA mākslīgā intelekta un GPU skaitļošanas platformām. Uzlabojiet uz flīzēm balstītu kodolu veiktspēju GPU un LPU arhitektūrās.
Apraksts
- Atbalsti CUDA Tile — NVIDIA uz flīzēm balstīto programmēšanas modeli — LPU izstrādē
- Projektē un ievies kompilatora transformācijas
- Izveido MLIR dialektus un pazemināšanas caurlaides
- Uzlabojiet uz flīzēm balstītu kodolu veiktspēju vairākās NVIDIA GPU un LPU arhitektūru paaudzēs
- Definē publiskās API
- Izstrādā kompilatora un optimizācijas metodes
- Veic veiktspējas regulēšanu un plašākus programmatūras inženierijas uzdevumus
- Sadarbojies ar ekspertu komandu darbā, kas kalpo dziļās mācīšanās kopienai
Prasības
- Bakalaura, maģistra vai doktora grāds datorzinātnēs, datortehnikā vai saistītā jomā vai līdzvērtīga pieredze
- Vismaz trīs gadu atbilstoša pieredze vai pētniecība kompilatoru optimizācijā, veiktspējas analīzē un starpposma reprezentācijas projektēšanā
- Spēja strādāt patstāvīgi, noteikt projekta mērķus un tvērumu, kā arī vadīt individuālus izstrādes darbus
- Padziļinātas C un C++ programmēšanas un programmatūras projektēšanas prasmes, tostarp atkļūdošana, veiktspējas analīze un testēšanas plānošana
- Spēcīgas komunikācijas prasmes un spēja efektīvi darboties strauji augošā, uz produktu orientētā komandā
- CPU un/vai GPU arhitektūras pārzināšana tiks uzskatīta par priekšrocību
- Programmēšanas pieredze ar CUDA vai OpenCL tiks uzskatīta par priekšrocību
- Pieredze ar MLIR, LLVM, XLA, TVM, dziļās mācīšanās modeļiem un dziļās mācīšanās algoritmiem tiks uzskatīta par priekšrocību
Priekšrocības
- Kapitāla vērtspapīru kompensācija
- Visaptveroša labumu pakete