GPU 性能优化工程师(J10933)

负责 GPU 架构的性能建模、优化分析与系统级性能评估。你将与硬件架构师、软件工程师、系统团队紧密协作，推动图形渲染、高性能计算、AI 大模型等关键应用性能跃升，打造下一代图形与AI计算的核心引擎。

1. 01

   分析真实应用和任务场景，定义性能目标并定位系统瓶颈（涵盖 AI/ML、HPC、图形渲染等应用场景）。

2. 02

   优化 GPU kernel 和 shader 性能，评估指令序列与资源使用，提出软硬件协同优化策略。

3. 03

   构建性能仿真器及相关工具，并基于仿真器与硬件数据，定量评估架构设计的性能收益。

4. 04

   提出并推动架构/微架构改进方案，协同设计团队实现性能目标。

5. 05

   与软硬件团队紧密协作，推动性能问题闭环，并在团队内分享优化经验与洞察。

1. 01

   计算机工程、电子工程或相关领域硕士或者以上学历 。

2. 02

   有较强的GPU kernel或shader (HLSL/GLSL/CUDA) 开发与优化经验，以及GPU应用开发、优化经验，能利用工具识别性能瓶颈并提供改进方向 。

3. 03

   熟练使用C/C++、Python进行应用开发。

4. 04

   出色的数据分析能力、沟通能力，并乐于和其他方向技术专家协作 。

5. 05

   对未知问题有强烈的好奇心，以及打破沙锅问到底的冲劲和耐心。 加分项

6. 01

   了解主流GPU架构（指令系统、访存系统、光栅化流水线，光线追踪硬件等） 。

7. 02

   有游戏引擎、渲染引擎，深度学习算法和模型、infra的开发或优化经验。

8. 03

   有可编程处理器性能/架构分析经验 （CPU/GPU/AI accelerator） 。

9. 04

   理解性能建模与调优技术，掌握性能仿真器、硬件性能统计等工具。