高性能計算工程師崗位職責

高性能計算工程師崗位職責

　　在不斷進步的社會中，接觸到崗位職責的地方越來越多，制定崗位職責可以有效規范操作行為。你所接觸過的崗位職責都是什么樣子的呢？下面是小編精心整理的高性能計算工程師崗位職責，希望能夠幫助到大家。

高性能計算工程師崗位職責1

　　崗位職責：

　　1、在cpu、gpu、dsp等硬件上實現深度學習算法的極致優化加速；

　　2、和深度學習算法工程師配合，實現深度學習算法的`軟硬件聯合優化；

　　任職要求：

　　1、熟練掌握c/c++;

　　2、熟悉其中一類處理器的體系結構：armcpu、任意系列gpu、任意系列dsp等；

　　3、熟悉對應的底層開發方法：arm匯編，cuda c/ptx/openvx、dsp匯編等；

　　4、熟悉高性能計算的優化方法；

　　5、熟悉常見深度學習模型和算法者優先；

　　6、有深度學習優化加速經驗者優先。

高性能計算工程師崗位職責2

　　職位描述：

　　工作職責：

　　1、負責將深度學習的算法遷移到手機端；

　　2、開發和優化移動端inference框架；

　　3、移動端并行化神經網絡加速的技術探索和落地。

　　任職要求：

　　1、精通c/c++，精通算法與數據結構，熟悉python；

　　2、具備較好的計算機體系結構背景和軟件開發背景，熟悉arm neon指令及匯編優化，或者熟悉移動端gpu優化；

　　3、了解深度學習基本原理，熟悉神經網絡基本架構和各layer計算方式，熟悉至少一種深度學習訓練框架及其模型文件的解析，如caffe、tensorflow、pytorch；

　　4、熟悉常用圖像視覺計算庫及深度學習推理計算庫，包括arm compute library、tensorflow lite、nnpack、ncnn等；

　　5、熟悉常用的卷積計算加速方法，如gemm、winograd算法等；

　　6、熟悉深度學習定點化計算，熟悉支持定點化的`深度學習訓練框架如ristretto，熟悉支持定點化的推理引擎計算庫如qnnpack等。

　　其他加分項：

　　1、熟悉神經網絡模型壓縮框架，如pocketflow、distiller等；

　　2、設計過ai加速器軟件棧。

高性能計算工程師崗位職責3

　　職位描述：

　　工作職責：

　　1、負責視頻增強、音質、音效算法在移動端的移植和性能優化；

　　2、分析與評估計算機視覺、深度學習模型在 gpu、dsp、npu上實現的可行性，制定技術規劃和性能標準；

　　3、負責深度優化核心計算庫，包括移動和桌面端的`矩陣計算、卷積、圖像處理的常用計算庫優化；

　　4、參與跨平臺的硬件加速引擎開發，支撐音視頻算法、計算機視覺模型在android、ios、pc的多平臺加速，確保業務穩定和高效運行。

　　任職要求：

　　1、有良好的工程素養以及大型軟件/庫架構的設計與研發經驗，熟悉android開發/ios開發；

　　2、熟悉主流的并行編程以及性能優化技術，如 neon 匯編指令、opencl、opengl es、metal、vulkan、spir-v等；

　　3、有很強的分析問題和解決問題的能力，有強烈的責任心。

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