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网络通信工程师

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地点：上海薪资：25-30K 日期：2026-05-08

岗位摘要

设计和实现基于摩尔线程GPU的高性能通信库（如类NCCL架构），支持多GPU间及跨节点的高效通信；参与GPU硬件架构协同设计，定义片上网络（NoC）、片间互联（MUSA Link）及RDMA网络接口

岗位职责

设计和实现基于摩尔线程GPU的高性能通信库（如类NCCL架构），支持多GPU间及跨节点的高效通信
参与GPU硬件架构协同设计，定义片上网络（NoC）、片间互联（MUSA Link）及RDMA网络接口
与AI框架团队协作，将通信库集成至PyTorch、TensorFlow等主流框架，优化分布式训练通信瓶颈
深入研究和应用RDMA技术（InfiniBand、RoCEv2），实现GPUDirect RDMA零拷贝通信
探索和实现新型集合通信算法的软硬件协同优化，提升大规模并行计算的扩展性
跟踪高性能计算和AI基础设施前沿技术，主导学术论文阅读与技术分享

任职要求

计算机科学、电子工程、数学等相关专业本科及以上学历，硕士博士优先
扎实的计算机基础知识，深刻理解计算机体系结构、操作系统、网络协议栈
精通C/C++编程，具备优秀的代码设计和调试能力
熟悉并行编程模型，具备CUDA、HIP或OpenCL等GPU编程经验
深入理解RDMA技术，熟悉InfiniBand、RoCEv2等协议，有实际RDMA编程经验
有高性能通信库开发经验，参与过NCCL、RCCL、MPI、NVSHMEM等类似项目
熟悉主流AI框架的分布式训练原理，了解Horovod、DDP、FSDP等并行策略
熟悉Linux开发环境，熟练使用Git、CMake、Bazel等工具
积极乐观，责任心强，善于跨团队沟通与协作

加分项

在顶尖会议或期刊（如SC、HPCA、ISCA、MICRO、PPOPP、OSDI、SOSP等）发表过论文
在高性能计算竞赛（ISC/SC Student Cluster Competition）或编程竞赛（ACM/ICPC、NOI）中获奖
深入了解NVIDIA/AMD GPU硬件架构，特别是NVLink、NVSwitch、InfiniBand、GPUDirect等技术的实现细节
有汇编级优化经验，熟悉GPU汇编指令（如SASS）或CPU汇编优化
对AI框架底层实现有深入理解，参与过PyTorch/TensorFlow通信层的开发或优化
有自动代码生成、编译优化（如TVM、XLA、MLIR）相关经验
优秀的英语听说读写能力，能够流畅阅读英文技术文档和学术论文，参与国际技术交流
具备出色的文档撰写能力和技术分享能力，能够清晰表达复杂技术方案
李英伟本周活跃

福利待遇

具有竞争力的薪酬（25-30K·16薪）
参与前沿GPU硬件架构设计与软硬件一体化优化
与顶尖AI框架团队深度技术协作
接触高性能计算和AI Infra领域前沿技术
技术分享与学术论文阅读的持续学习机会
摩尔线程作为头部GPU厂商的技术成长平台

工作地址

上海浦东新区长泰广场B座12层