1.昇騰芯片算子開(kāi)發(fā)與極致優(yōu)化：
基于華為昇騰AI處理器（Ascend 910/910B/下一代）進(jìn)行大模型核心算子的深度定制開(kāi)發(fā)與性能優(yōu)化；針對(duì)LLM核心計(jì)算模式（如Attention、MoE、FFN、Rotary Embedding等）開(kāi)發(fā)高性能融合算子，充分利用昇騰芯片的算力與內(nèi)存體系；使用Ascend C（CANN）編程框架進(jìn)行算子開(kāi)發(fā)，掌握Cube Core、Vector Core等異構(gòu)計(jì)算單元的編程與調(diào)優(yōu)。
2.AI編譯器與昇騰生態(tài)集成：
基于華為昇騰CANN（Compute Architecture for Neural Networks）軟件棧，進(jìn)行算子開(kāi)發(fā)與圖編譯優(yōu)化:；與昇騰AI框架（MindSpore/PyTorch適配）團(tuán)隊(duì)協(xié)作，確保算子在訓(xùn)練與推理流水線中的高效集成；探索TVM/MLIR等編譯器技術(shù)在昇騰后端的應(yīng)用，提升算子自動(dòng)生成與調(diào)優(yōu)能力。
3.性能分析與系統(tǒng)調(diào)優(yōu)：
使用昇騰性能分析工具（如Ascend Profiler）進(jìn)行算子與模型級(jí)性能分析，定位計(jì)算、內(nèi)存、通信瓶頸；針對(duì)典型大模型（如LLaMA、GPT、GLM系列）在昇騰硬件上進(jìn)行端到端性能調(diào)優(yōu)，提供算子級(jí)優(yōu)化方案。
4.技術(shù)前瞻與生態(tài)共建：跟蹤昇騰硬件與軟件棧最新特性（如新一代達(dá)芬奇架構(gòu)、CANN新版本），并快速應(yīng)用于生產(chǎn)環(huán)境；參與昇騰開(kāi)源生態(tài)建設(shè)，在MindSpore等開(kāi)源項(xiàng)目中貢獻(xiàn)代碼或優(yōu)化方案；探索大模型訓(xùn)練與推理的聯(lián)合優(yōu)化技術(shù)，如混合精度策略、內(nèi)存優(yōu)化、通信計(jì)算重疊等。

1.優(yōu)先3年以上AI系統(tǒng)、高性能計(jì)算或異構(gòu)計(jì)算開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，其中至少1年專注于昇騰（Ascend）芯片算子開(kāi)發(fā)或優(yōu)化，熟悉計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、并行計(jì)算、內(nèi)存一致性模型等基礎(chǔ)知識(shí)。
2.精通華為昇騰CANN開(kāi)發(fā)體系，有Ascend C算子開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉Cube/Vector Core編程模型。 熟悉昇騰芯片架構(gòu)（如達(dá)芬奇核心、HBM內(nèi)存、多芯互聯(lián)），有實(shí)際性能調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)。了解昇騰訓(xùn)練與推理工具鏈（ACL、AOE、MindStudio等）。
3.熟悉大模型訓(xùn)練與推理技術(shù)棧（如Megatron-LM、DeepSpeed、vLLM、TGI等），至少熟練掌握PyTorch或MindSpore之一，了解框架底層算子調(diào)用機(jī)制，具備較強(qiáng)的性能分析、定位與優(yōu)化能力，能獨(dú)立解決復(fù)雜技術(shù)問(wèn)題
4.加分項(xiàng)：有千億參數(shù)大模型在昇騰集群上的訓(xùn)練或推理優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)；在昇騰相關(guān)開(kāi)源項(xiàng)目（MindSpore、CANN Samples等）中有代碼貢獻(xiàn)；熟悉AI編譯器技術(shù)（TVM/MLIR）并有昇騰后端開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)

福利待遇保障
1、提供具有競(jìng)爭(zhēng)力的薪酬待遇和福利，特別優(yōu)秀者可一人一議。
2、提供覆蓋全城的免費(fèi)班車，員工通勤無(wú)憂。
3、年度體檢、佳節(jié)禮包、生日驚喜等福利拉滿。
4、子女入學(xué)、提供香港中文大學(xué)（深圳）附屬幼兒園、小學(xué)、初中。