
定制 AI 硬件编译器后端工程师
为 Normal Computing 的定制 AI 硬件开发代码生成、调度和内存规划。 通过模拟器、FPGA 原型及未来芯片优化 LLM 推理。
描述
- 开发编译器转换流程,将降级后的程序转换为定制硬件代码
- 为传统技术无法处理的问题设计编译方法
- 在硬件资源间调度并放置计算任务和数据
- 主导 LLM 推理中的融合与派发决策
- 开展编译器软件与硬件交界处的工作
- 在芯片流片前设计阶段与硬件架构师分享编译器约束
- 使用模拟器、FPGA 原型并最终在芯片上测试优化
- 维护可靠的性能回归测试套件
- 决定前端降级程序中的哪些操作使用生成代码,哪些使用手工调优的内核
任职要求
- 在加速器或其他非 CPU 目标平台的优化编译器或代码生成方面拥有丰富经验,包括调度、分块、融合或资源分配
- 能够贴近硬件开展工作,包括分析内存带宽和利用率
- 愿意从基本原理出发开发编译方法
- 有交付优化方案并提升实测性能的成果记录
- 有为不断变化的硬件构建软件的经验,涵盖仿真到硬件启动阶段
- 熟练使用 Python
- 熟悉 C、C++ 或 Rust
- 有 PyTorch 编译技术栈或其他机器学习编译器经验者优先
- 有面向内存计算、空间计算或其他非冯·诺依曼计算目标编译的经验者优先
- 有逻辑综合或布局布线背景者优先
- 有周期级或性能模拟器经验者优先
- 有编译器或内核基础设施开源贡献者优先
- 发表或展示过编译器或性能相关成果者优先
福利待遇
- 股权
- 基于绩效的激励
- 全面的薪酬方案
- 旨在支持员工身心健康与职业发展的福利



