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AI芯片的架构/物理实现和系统设计-芯片研发(上海)

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部门介绍

字节芯片研发团队目前工作主要集中在芯片设计环节,主要围绕字节自身业务展开芯片探索,为字节多项业务的专用场景定制硬件优化,设计多款基于先进半导体工艺的云端复杂芯片,以期提升性能、降低成本。早期若干芯片项目已经进入到量产部署阶段,有多次一版成功的投片经历,所用工艺包含多个主流的先进工艺节点。与基础设施各团队之间工作的整体协同,能更容易和更好地发挥芯片研发的价值。 课题介绍: 研究方向:集成电路设计、计算机体系结构、半导体、存储系统、机器学习系统、计算机网络。 芯片设计

  1. 负责AI芯片架构/微架构探索与方案设计,包括AI推理/训练系统软硬件协同优化、AI模型与算子特性分析、硬件实现方案制定与性能优化、数据中心ASIC芯片微架构探索、RTL设计与集成、业内先进AI芯片微架构跟踪调研、benchmark总结与搭建、芯片互联网络协议与架构演进;
  2. 重点投入到AI芯片架构、微架构、AI工具链、Scale up/Scale out/Switch等方向。 芯片物理层设计
  3. 负责ASIC/CPU芯片的物理层研发,具体包括逻辑综合、可测性设计、后端设计、定制IP设计、封装仿真、硅后研发等环节;
  4. 重点投入到高级封装、高性能IP设计、高性能设计方法学、物理前沿技术(AI for EDA、DTCO)等方向。 课题挑战:
  5. 探索AI计算、高速互联、存储、先进封装一体化协同架构;
  6. 负责创新架构与系统设计;
  7. 与软硬件团队协同,落地AI训练/推理芯片与数据中心系统。 课题价值: 不断探索芯片前沿架构,支持字节火山引擎、抖音、豆包等业务,持续扩展应用领域,赋能LLM、视频/图片生成、视觉理解等大模型方向。以高性能、高精度、高可用性、低成本为目标,提供端云全场景覆盖、软硬件协同的AI芯片和系统解决方案。

岗位职责

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职位要求

  1. 2027届毕业,获得博士学位,计算机、电子、微电子、通信等相关专业优先;
  2. 熟悉计算体系结构,对典型的AI硬件加速器架构或者GPU/CPU架构有深入的了解;
  3. 熟练掌握RTL、Python等相关编程语言;
  4. 有AI模型优化相关经验,对典型的AI模型计算访存行为有较好的理解;
  5. 有较强的主动学习、快速解决问题能力和自我驱动力。 加分项
  6. 对计算机网络TCP/IP协议栈或者RDMA协议有了解;
  7. 了解TensorFlow、PyTorch等深度学习框架;
  8. 有开源编译器社区维护经验;
  9. 有AI芯片流片经验。

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