GPU IP 推理芯片设计工程师
岗位摘要
主导 GPU/AI 推理芯片子系统 IP 微架构顶层设计，定义各 IP 模块功能边界、接口规范与交互协议，建立统一的 IP 设计规范与技术基线；负责核心 IP（Tensor Core、Scalar/Vector ALU、L1/Const Cache、全局调度器等）的微架构设计与优化，基于 Tran…
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岗位职责
- 主导 GPU/AI 推理芯片子系统 IP 微架构顶层设计，定义各 IP 模块功能边界、接口规范与交互协议，建立统一的 IP 设计规范与技术基线
- 负责核心 IP（Tensor Core、Scalar/Vector ALU、L1/Const Cache、全局调度器等）的微架构设计与优化，基于 Transformer、CV 等推理场景的算子特征制定 PPA 优化策略
- 负责跨 IP 模块的协同设计与系统级优化，解决数据交互瓶颈、时序收敛及功能兼容性问题，保障端到端推理性能与能效比指标达成
- 参与各 IP 模块的 RTL 实现、功能仿真验证与性能评估，指导工程师解决设计与验证中的关键问题，把控 IP 交付质量与进度
- 建立推理芯片 IP 体系的性能评估模型与验证方法论，制定测试用例与 benchmark 标准，支撑 IP 持续优化与迭代
- 与前端算法、后端实现、验证团队协同，推动 IP 微架构方案落地并输出技术文档
- 参与部门推理芯片 IP roadmap 制定，主导后续多代产品的 IP 架构演进规划，支撑部门长期技术竞争力构建
任职要求
- 硕士及以上学历，微电子、计算机、电子工程等相关专业，3 年及以上 GPU/AI 芯片 IP 体系微架构设计经验，具备推理芯片或通用 GPU 多 IP 协同设计经验者优先
- 深入理解 GPU/AI 芯片体系架构，熟悉计算 IP（Tensor/Scalar/Vector Core）、存储 IP（Cache/SPM）、控制 IP（调度/分发）、互联 IP（NoC/AXI）的设计原理与实现方法
- 熟练掌握 Verilog/SystemVerilog RTL 编码，具备从微架构方案到可流片 RTL 的完整开发经验
- 熟悉推理场景算子特征（GEMM、MatMul、注意力算子、卷积算子等），了解不同算子对各 IP 模块的性能影响，具备从系统视角优化 IP 微架构的工程实践经验
- 熟悉 ASIC 设计全流程，具备时序收敛、功耗分析、面积优化能力，熟悉 DC、VCS、Verdi、Synopsys SpyGlass 等芯片设计工具的使用
- 具备跨团队协同能力，能有效对接算法、验证、后端等团队，推动 IP 架构方案落地实施
- 有 AI 推理芯片、NPU 或通用 GPU（AMD/NVIDIA/ARM Mali）IP 体系流片经验，或参与过已量产芯片微架构设计与优化者优先
- 具备低功耗、低时延推理芯片设计经验，了解时钟门控、电源管理、动态调度等低功耗优化技术，能从 IP 微架构层面实现能效比提升者优先
- 熟悉 AI 推理框架（TensorRT、ONNX Runtime、PyTorch），了解算子在硬件上的执行流程，能从软硬协同视角优化 IP 微架构设计者优先
加分项
- 有 AI 推理芯片、NPU 或通用 GPU（如 AMD/NVIDIA/ARM Mali）的IP 体系流片经验，参与过已量产芯片的微架构设计与优化
- 具备低功耗、低时延推理芯片的设计经验，了解时钟门控、电源管理、动态调度等低功耗优化技术，能从 IP 微架构层面实现能效比提升
- 熟悉 AI 推理框架（如 TensorRT、ONNX Runtime、PyTorch），了解算子在硬件上的执行流程，能从软件
- 硬件协同视角优化 IP 微架构设计
- 高女士 刚刚活跃
福利待遇
- 提供具有竞争力的薪酬待遇，30-60K·16 薪
- 完善的五险一金及补充商业保险保障
- 摩尔线程作为头部芯片企业，提供前沿技术项目实践机会
- 开放包容的技术氛围，与行业顶尖团队协同工作
- 良好的职业发展通道与培训体系
工作地址
北京朝阳区望京国际研发园1
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