崗位職責(zé)：
1.分析論證AI芯片的架構(gòu)（包括低功耗設(shè)計(jì)），做AI芯片技術(shù)路線及架構(gòu)選型。
2.AI芯片的IP子模塊的微架構(gòu)設(shè)計(jì)、RTL實(shí)現(xiàn)、仿真驗(yàn)證等工作。
3.AI芯片的工具鏈的研發(fā)（包括編譯工具、算子的優(yōu)化及實(shí)現(xiàn)）。對AI芯片的性能進(jìn)行量化分析，建立性能模型來預(yù)測芯片在不同應(yīng)用場景下的性能是否達(dá)標(biāo)。
4.熟悉常見的深度學(xué)習(xí)平臺（如tensorflow、caffe、mxnet等）， 對深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行優(yōu)化等。
5.參與AI芯片的軟件生態(tài)的構(gòu)建及AI芯片的驗(yàn)證。
職位要求：
1.微電子/計(jì)算機(jī)/電子等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷背景，需要有大規(guī)模芯片量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)。
2.五年以上AI芯片研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉AI芯片架構(gòu)、AI的網(wǎng)絡(luò)模型等，具體低功耗芯片的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
3.具備扎實(shí)的數(shù)字電路理論基礎(chǔ)知識，熟悉ASIC或FPGA開發(fā)流程和相關(guān)工具的使用熟練使用Verilog/C/C++。
4.熟悉編譯器開發(fā)和優(yōu)化，了解LLVM、TVM，熟悉視頻、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺的常見算法，熟悉并行編程（CUDA/OpenCL/OpenMP等）。
