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1. 主导 GPGPU 全栈软件架构的顶层设计、技术演进规划与迭代落地,涵盖编译器、Runtime 运行时、驱动、计算库、工具链等核心模块架构设计与优化。
2. 负责 GPGPU 软硬件协同架构设计,深度对齐硬件微架构、计算核心、存储体系、指令集,制定软硬件接口规范与协同优化方案,最大化硬件算力利用率。
3. 牵头解决 GPGPU 软件栈核心技术瓶颈,包括编译优化、并行任务调度、内存管理、异构计算协同、性能调优等架构级难题,保障软件栈 PPA(性能、功耗、面积)与稳定性。
4. 构建 GPGPU 软件性能评估、测试与优化体系,主导面向 AI大模型、高性能计算(HPC)、云计算、自动驾驶等场景的软件栈定制化架构设计与性能调优。
5. 跟踪 GPGPU、异构计算、并行编程、编译器等领域前沿技术,主导核心技术预研、技术选型与专利布局,搭建团队技术规范与研发流程。
6. 带领软件研发团队完成架构落地、代码评审、技术攻坚,指导中初级工程师成长,统筹跨硬件、验证、算法团队的协作与项目交付。
7. 参与 GPGPU 硬件架构前期定义,从软件视角输出硬件设计建议,保障硬件架构对软件栈的友好性与算力可扩展性。
硬性专业要求
1. 学历与经验:计算机科学与技术、软件工程、电子工程等相关专业硕士及以上学历;具备 8 年及以上 GPGPU/GPU/AI 加速芯片软件全栈研发经验,5 年及以上软件架构设计/技术负责人经验,有量产级 GPGPU/GPU 软件架构主导设计经验者优先。
2. 全栈技术精通:深度掌握 GPGPU 软件全栈技术,包括编译器(LLVM/GCC)、Runtime 运行时、内核态/用户态驱动、并行计算库(CUDA/ROCm/OpenCL/SYCL)、指令集调度、异构计算框架等核心模块的架构设计与源码研发。
3. 软硬件协同能力:精通 GPGPU 硬件架构、SIMT 执行模型、存储层次、总线互联原理,具备成熟的软硬件协同设计、联合调优实战经验,能基于硬件特性做软件架构深度适配。
4. 核心技术功底:扎实的计算机体系结构、编译原理、并行算法、操作系统内核、内存管理、多线程调度理论基础;精通 C/C++/汇编/LLVMIR 等编程语言与中间表示。
5. 工具与框架:熟练使用 LLVM、GCC、GPGPU-Sim、Perf 等编
译、仿真、性能分析工具;熟悉 CUDA/ROCm 生态、AI 框架(TensorFlow/PyTorch)与 GPGPU 的适配原理。
6. 项目与交付:具备大型软件架构从 0 到 1 落地、团队统筹、项目风险把控经验,能主导软件栈的版本规划、质量管控与量产交付。
2026-06-06 12:31
IP属地:江苏

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博士5-10年
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