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摩尔线程

GPU IP推理芯片设计工程师

地点:北京 薪资:40-70K 日期:2026-05-22

岗位摘要

负责GPU/AI推理芯片的子系统IP微架构顶层设计,定义各IP模块的功能边界、接口规范、数据通路与交互协议,建立统一的IP设计规范与技术基线;主导核心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Transfo…

岗位职责

  • 负责GPU/AI推理芯片的子系统IP微架构顶层设计,定义各IP模块的功能边界、接口规范、数据通路与交互协议,建立统一的IP设计规范与技术基线
  • 主导核心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,制定性能、功耗、面积优化策略
  • 负责跨IP模块的协同设计与系统级优化,解决IP间数据交互瓶颈、时序收敛难点与功能兼容性问题,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设计的持续优化与迭代
  • 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,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芯片的体系架构,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
  • 熟悉推理场景的算子特征(如GEMM、MatMul、注意力算子、卷积算子),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、面积优化的能力,熟悉DC、VCS、Verdi、Synopsys SpyGlass等EDA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架构方案的落地实施

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

福利待遇

  • 具有竞争力的薪酬体系,40-70K·16薪
  • 全额缴纳五险一金,福利待遇优厚
  • 摩尔线程优质平台,技术氛围浓厚,职业发展空间大
  • 与行业顶尖团队协作,参与前沿GPU/AI推理芯片设计
  • 完善的培训体系与技术成长通道

工作地址

北京朝阳区望京国际研发园I座