GPU优化工程师
岗位摘要
负责AI模型(尤其是大语言模型及多模态模型)在GPU上的核心算子(Kernel)的设计、开发与极致性能优化,支撑训练和推理场景的高效运行;深入分析GPU应用程序的性能瓶颈,通过优化内存访问模式、线程调度、执行效率、多流并行协同等手段,显著提升计算密集型任务的吞吐量和降低延迟
登录后保留你的岗位线索
邮箱登录后可继续查看完整职责、任职要求和原岗位入口,并使用收藏与浏览记录沉淀适合自己的机会。
岗位职责
- 负责AI模型(尤其是大语言模型及多模态模型)在GPU上的核心算子(Kernel)的设计、开发与极致性能优化,支撑训练和推理场景的高效运行
- 深入分析GPU应用程序的性能瓶颈,通过优化内存访问模式、线程调度、执行效率、多流并行协同等手段,显著提升计算密集型任务的吞吐量和降低延迟
- 对GPU领域相关的DSL/编译器(例如Triton/CuteDSL/TileLang)等进行尝试和了解,确定团队内的DSL/编译器技术选型,为未来的迭代做好技术储备
任职要求
- 具备3年及以上GPU编程与高性能计算优化经验,深入理解GPU架构、并行计算原理、计算机体系结构,具备高性能计算内核的开发与优化经验
- 精通C/C++,具备扎实的编程基础、良好的编程风格和丰富的调试经验;熟练掌握Python;熟悉Linux开发环境
- 能够熟练使用Nsight Compute、Nsight Systems等GPU性能分析工具,有实际的性能优化案例和成果,能独立定位和解决复杂的性能问题
- 熟悉基础数学函数、线性代数、矩阵运算、数值计算等数学库相关算法,了解深度学习常见算子的计算方式
工作地址
北京海淀区搜狐网络大厦10
登录后查看完整岗位详情
使用邮箱验证码登录后,可查看完整职责、任职要求、原岗位入口,并继续使用收藏和浏览记录。列表摘要保持公开,完整详情用于保护数据质量和降低恶意抓取。