About The Role

PIM工具链研究与架构设计：
研究和设计面向PIM架构的完整工具链，包括编程模型、中间表示（IR）、优化器等;
推动PIM软件栈的顶层架构设计，确保其高效性、易用性和可扩展性;;
PIM编译器开发：
开发与优化PIM专用编译器，负责将高层AI框架（如PyTorch/TensorFlow）的计算图或特定DSL，高效映射并优化到PIM硬件指令集和架构上;
实现针对PIM内存特性（如数据布局、并行度、数据流）的关键编译优化算法;
运行时系统开发：
设计并开发高性能、低开销的PIM运行时系统，负责任务调度、内存管理、设备管理和异构计算协同;
实现与主机CPU、GPU及其他加速器的高效协同机制;
全链路仿真与验证支持：
构建和维护PIM芯片的全链路软件仿真平台（如基于QEMU、Gem5或定制仿真器），为硬件设计提供前期性能评估和功能验证环境;
开发调试工具、性能分析工具和可视化工具，支撑芯片开发与软件开发的协同迭代;
协助芯片团队进行硅前软件验证和硅后驱动及SDK的交付;
跨团队协作：
与算法团队紧密合作，理解计算需求，将算法特性转化为编译和运行时优化;
与芯片架构和设计团队深度协同，进行软硬件接口定义、指令集设计权衡，并提供软件视角的架构反馈.
教育背景：
计算机科学、软件工程、电子工程或相关专业硕士及以上学历;
必备技能与经验：
扎实的计算机体系结构基础，精通C/C++编程，具备出色的软件工程能力;
深入的编译器开发经验，熟悉LLVM、MLIR、GCC等编译器框架，或有过专用编译器/汇编器的开发实践;
熟悉运行时系统、操作系统内核或设备驱动开发的基本原理;
具备芯片仿真或硬件建模经验，了解至少一种仿真/建模工具;
良好的Python脚本能力，用于工具开发和自动化;
优先条件（加分项）：
有AI加速器（如NPU、TPU、GPU）、DSA或新兴架构（PIM/存算一体）的软件栈开发经验;
熟悉深度学习框架内部机制，有算子开发或框架底层优化经验;
熟悉异构计算编程模型（如CUDA、OpenCL、SYCL）和并行编程;
有RTL协同仿真或硬件/软件协同验证项目经验.

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PIM存内计算-工具链与系统软件工程师(J18382)

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