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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(guī)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(xiàn)深度學習算法的極致優(yōu)化加速；
2、和深度學習算法工程師配合，實現(xiàn)深度學習算法的`軟硬件聯(lián)合優(yōu)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(fā)方法：arm匯編，cuda c/ptx/openvx、dsp匯編等；
4、熟悉高性能計算的優(yōu)化方法；
5、熟悉常見深度學習模型和算法者優(yōu)先；
6、有深度學習優(yōu)化加速經(jīng)驗者優(yōu)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(fā)和優(yōu)化移動端inference框架；
3、移動端并行化神經(jīng)網(wǎng)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(shù)據(jù)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(fā)背景，熟悉arm neon指令及匯編優(yōu)化，或者熟悉移動端gpu優(yōu)化；
3、了解深度學習基本原理，熟悉神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)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(zhì)、音效算法在移動端的移植和性能優(yōu)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(xiàn)的可行性，制定技術規(guī)劃和性能標準；
3、負責深度優(yōu)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(yōu)化；
4、參與跨平臺的硬件加速引擎開發(fā)，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(yè)務穩(wěn)定和高效運行。
任職要求：
1、有良好的工程素養(yǎng)以及大型軟件/庫架構的設計與研發(fā)經(jīng)驗，熟悉android開發(fā)/ios開發(fā)；
2、熟悉主流的并行編程以及性能優(yōu)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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