NVIDIA
NVIDIA
NVIDIA utvikler teknologier for akselerert databehandling og kunstig intelligens som brukes innen spill, datasentre, nettskybasert databehandling, helsetjenester, produksjon, bilindustri og robotikk. Arbeidet omfatter grafikkprosessorer, AI-plattformer, simulering og bransjespesifikke løsninger, blant annet NVIDIA Omniverse for samarbeidende 3D-arbeidsflyter, NVIDIA DRIVE for utvikling av autonome kjøretøy og NVIDIA Clara for helsetjenester. Selskapet samler store tekniske team som arbeider med infrastrukturen og programvaren som støtter avansert databehandling, simulering og AI-drevet analyse.

Senior kompilatoringeniør innen dyp læring – CUDA Tile og LPU

Utvikle CUDA Tile-transformasjoner og MLIR-lowering-pass for NVIDIAs plattformer for AI og GPU-beregning. Forbedre ytelsen til flisbaserte kjerner på tvers av GPU- og LPU-arkitekturer.

Beskrivelse

  • Støtte CUDA Tile, NVIDIAs flisbaserte programmeringsmodell, for LPU-utvikling
  • Designe og implementere kompilatortransformasjoner
  • Opprette MLIR-dialekter og lowering-pass
  • Forbedre ytelsen til flisbaserte kjerner på tvers av flere generasjoner av NVIDIAs GPU- og LPU-arkitekturer
  • Definere offentlige API-er
  • Utvikle kompilator- og optimeringsmetoder
  • Håndtere ytelsesjustering og bredere programvareutviklingsoppgaver
  • Samarbeide med et ekspertteam om arbeid som kommer fagmiljøet for dyp læring til gode

Krav

  • Bachelorgrad, mastergrad eller doktorgrad i informatikk, datateknikk eller et beslektet fagområde, eller tilsvarende erfaring
  • Minst tre års relevant erfaring eller forskning innen kompilatoroptimalisering, ytelsesanalyse og design av mellomrepresentasjoner
  • Evne til å arbeide selvstendig, fastsette prosjektmål og omfang samt lede individuelle utviklingsarbeid
  • Avanserte ferdigheter innen programmering og programvaredesign i C og C++, inkludert feilsøking, ytelsesanalyse og testplanlegging
  • Gode kommunikasjonsevner og evne til å bidra effektivt i et dynamisk, produktfokusert team
  • Kjennskap til CPU- og/eller GPU-arkitektur er en fordel
  • Erfaring med programmering i CUDA eller OpenCL er en fordel
  • Erfaring med MLIR, LLVM, XLA, TVM, modeller for dyp læring og algoritmer for dyp læring er en fordel

Fordeler

  • Aksjebasert kompensasjon
  • Omfattende fordelspakke

Relaterte jobber