岗位职责
大模型算法研究与优化： 研究面向存内计算架构的大模型（如Transformer、MOE等）算法优化方法，包括模型压缩、稀疏化、量化、动态计算等; 探索适合PIM硬件特性的新型算法范式，提升能效比与计算效率; 软硬件协同设计： 参与存内计算系统架构设计，实现算法与硬件的深度协同优化; 参与开发面向PIM架构的编译工具、运行时库及软件栈，支持高效模型部署与推理; PIM芯片建模与仿真： 建立PIM芯片的算法-架构联合仿真平台，进行性能、能效与面积评估; 开展电路级、架构级建模，为芯片设计提供算法层面的输入与验证; PIMPU设计与支持： 参与PIMPU架构定义与微结构设计，确保其高效支持大模型计算; 协助完成PIMPU的RTL设计验证、性能分析与功耗优化; 跨团队协作与创新： 与芯片设计、软件工程、系统架构团队紧密合作，推动技术创新与产品化落地; 跟踪前沿技术动态，参与学术研究与专利申请.
职位要求
熟悉存内计算/近存计算原理，有相关芯片算法或设计经验者优先; 精通深度学习算法，尤其在大模型训练/推理优化、轻量化技术方面有实际项目经验; 具备软硬件协同设计能力，熟悉计算机体系结构、数字电路设计流程; 熟悉芯片建模工具（如Gem5、CACTI、SPICE等）或具备相关仿真经验; 掌握Python/C++，熟悉深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）; 有AI芯片（如NPU、TPU、PIM等）算法或架构设计经验优先; 熟悉大模型并行计算、内存优化、异构计算等技术优先; 计算机科学、电子工程、微电子等相关专业硕士或博士学历.
