Normal Computing
Normal Computing
51 – 200 Çalışanlar
Mevcut profil bilgileri, Normal Computing’in 2022’de kurulmuş bir şirket olduğunu belirtiyor; ancak ürünleri, hizmetleri, faaliyet alanı veya işe alım süreci hakkında bilgi vermiyor. İş arayanlara yararlı bir genel bakış sunabilmek için şirket hakkında daha fazla ayrıntı gerekiyor.

Donanım Mühendisi, Performans Modellemesi

Normal Computing’in fizik esinli yapay zekâ ASIC’leri için işlem düzeyinde performans modelleri oluşturun. Model tahminlerini RTL, FPGA ve sentez sonuçlarıyla karşılaştırarak donanım mimarisine yön verin.

Açıklama

  • SystemC, C++ veya Python kullanarak hesaplama birimleri, bellek hiyerarşileri ve ara bağlantılar için yaklaşık, çevrim doğruluğunda işlem düzeyi modeller geliştirin ve bakımını yapın.
  • Uçtan uca yapay zekâ iş yükü tahminlerinde gecikme, bant genişliği, enerji, kullanım ve doluluk parametrelerini ayarlamak için işlem düzeyi model (TLM) ve RTL sonuçlarını fiziksel tasarım verileriyle birlikte kullanın.
  • TLM’yi, işlem düzeyinde scoreboard’lar ve performans kontrolleriyle tasarım doğrulaması için referans model olarak sunun.
  • RTL davranışını doğrulamak ve TLM’yi RTL ile uyumlu tutmak için tasarım doğrulama (DV) ve RTL ekipleriyle çalışın.
  • Modelleme çalışmalarını donanım yol haritasına göre planlayın.
  • Tampon boyutlarının, arayüz genişliklerinin, zamanlama politikalarının ve veri yolu yapılandırmalarının performansa etkisini inceleyin.
  • Modelleme bulgularını kullanarak mimari ve donanım ekiplerine değişiklik önerilerinde bulunun.
  • TLM sonuçlarını RTL, FPGA prototipleri ve sentez sonuçlarıyla karşılaştırın.
  • Uçtan uca sistemi geliştirmek için mimari, donanım tasarımı ve DV ekipleriyle iş birliği yapın.

Gereksinimler

  • Büyük bir yarı iletken şirketinde en az beş yıllık performans modelleme deneyimi.
  • Mimarileri anlayıp bunları verimli modelleme kodlarına dönüştürebildiğini kanıtlamış olmak.
  • Çeşitli modelleme teknikleri ve programlama dilleri konusunda deneyim.
  • Yazılı ve sözlü iletişim becerileri güçlü olmak.
  • Yapay zekâ hızlandırıcı donanımları konusunda deneyim tercih sebebidir.
  • AccelForge, Timeloop/Accelergy, CACTI, McPAT veya gem6 gibi mimari düzeyde modelleme ve maliyet araçlarıyla deneyim tercih sebebidir.
  • Tasarım doğrulama metodolojisi konusunda deneyim tercih sebebidir.
  • Geliştirme iş akışlarında LLM’leri veya ajan tabanlı araçları uygulamalı olarak kullanmış olmak tercih sebebidir.
  • Analog, karma sinyal veya alışılmadık hesaplama alanlarına aşinalık tercih sebebidir.
  • LPDDR, HBM ve DDR gibi bellek arayüzleri ve diğer G/Ç teknolojileriyle deneyim tercih sebebidir.

Yan Haklar

  • Çeşitlilik ve kapsayıcılığa bağlı, fırsat eşitliğini gözeten bir işveren.
  • Engelli bireyler için makul düzenlemeler sağlanır.

İlgili İş İlanları