GPU 算子性能建模与架构仿真研究员

【岗位职责】 我们致力于研发面向 AI 计算的高精度 GPU 性能建模与仿真技术，深入研究 GPU 微架构、算子执行机制、计算与访存流水线，实现从算法和 Kernel 实现到硬件执行性能的快速预测。 在此基础上，我们希望进一步突破传统单算子性能建模的局限，探索跨算子融合、Mega Kernel、计算通信协同等技术，让性能仿真从单纯的预测工具演进为面向大模型整网的自动化性能优化工具。 主要工作包括： GPU 微架构与算子性能建模 研究 GPU 的计算、存储、调度和执行机制，建立细粒度性能模型。 针对 GEMM、Attention、MoE 等核心算子，研究 Tiling、计算访存流水线、指令依赖及资源竞争等性能影响因素。 探索解析建模、离散事件仿真（DES）、资源调度模拟等技术，实现高精度、低开销的算子性能预测。 研究不同 GPU 架构下的性能特征，提升仿真模型的可扩展性和跨架构适应能力。 算…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。

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