AI芯片架构工程师

参与AI推理芯片的系统级架构方案制定，协助完成软硬件划分、规格定义及数据流分析。 参与AI计算核（NPU Core）的微架构设计，协助完成张量/向量计算单元的方案验证与优化。 参与片上网络（NoC）拓扑选型、路由器设计及总线架构（AMBA）方案制定。 参与多级存储层次架构（片上SRAM/片外HBM）的方案设计与缓存管理优化。 参与多Die互连（Chiplet）架构方案讨论与先进封装技术评估。 参与性能模拟器与功耗评估模型开发，协助完成设计空间探索（DSE）与瓶颈分析。 撰写架构设计文档，跟踪前沿技术，参与跨团队协作。

1. 01

   教育背景 微电子、集成电路、计算机体系结构等相关专业，博士毕业生。 扎实掌握计算机体系结构、数字集成电路设计、数据结构与算法等核心课程知识。

2. 02

   专业技能 精通C/C++，熟练使用Python；熟练掌握Verilog/SystemVerilog，具备RTL编码能力。 深入理解处理器基本架构（流水线、存储层次等）；了解AMBA总线协议或NoC基本概念。

3. 03

   项目/科研经历（满足任一即可） 有AI加速器/NPU/GPU/DSP相关架构设计或微架构设计课题经历。 有高性能/异构计算相关研究经验，或芯片设计全流程（架构到流片）参与经验。 有体系结构模拟器（gem5/SystemC）开发或定制经验。 对Transformer类模型推理计算特征有深入分析经验。

4. 04

   综合素质 能熟练阅读英文技术文档与学术论文。 具备系统级抽象思维、逻辑分析能力及良好的跨团队沟通协作能力。 加分项 有体系结构/AI芯片方向顶会论文（ISCA/HPCA/MICRO/ASPLOS/ISSCC/VLSI等）发表。 深入理解大模型推理加速技术（算子融合、稀疏化、低精度量化、KV Cache优化等）。 熟悉PyTorch/TensorFlow底层逻辑，或了解TVM/MLIR/XLA等AI编译框架。 了解先进制程（5nm/3nm/2nm）物理实现约束，或有开源芯片项目贡献经历。