岗位描述
您的职责:
1. 设计、实现并维护针对深度学习框架(例如用于 TensorFlow/PyTorch 的 NCCL)和 HPC 编程接口(例如用于 MPI/OpenSHMEM 的 UCX)在 GPU 集群上的高度优化的通信运行时。
2. 参与并推动并行编程接口规范(如 MPI/OpenSHMEM)的制定。
3. 设计、实现并维护支持 GPU 之间以及 GPU 与系统其他组件之间交互的系统软件。
4. 创建概念验证原型,以评估和推动编程模型扩展、运行时新设计以及硬件新特性。
岗位要求:
1. 您正在攻读 CE(计算机工程)/ CS(计算机科学)/ EE(电子工程)方向的博士学位,并具备扎实的计算机体系结构、操作系统、通信库和/或 AI/ML(人工智能/机器学习)背景。
2. 优秀的 C/C++ 编程和调试能力。
3. 丰富的 Linux 使用经验。
4. 具备并行编程接口和通信运行时的经验。
5. 具备在多国家、多时区的企业环境中高效工作和沟通的能力及灵活性。
加分项(如何脱颖而出):
1. 深入了解 InfiniBand、RoCE 等高性能网络技术。
2. 具有 HPC(高性能计算)应用程序经验。
3. 具有 PyTorch、TensorFlow、JAX/XLA、vLLM/SGLang 等深度学习框架的使用经验。
4. 具有 AI/DL(人工智能/深度学习)通信模式经验,例如 EP(专家并行)、TP(张量并行)、DP(数据并行)、PP(流水线并行),以及了解如何利用 NCCL 实现这些模式。具有 CUDA 内核优化和性能分析经验。
5. 具有大规模模型训练和生产级推理软件栈的经验。
6. 优秀的团队协作和人际沟通能力,特别是在动态矩阵式管理环境中有效引导和影响他人的能力。