主分类：AI训练推理与计算优化
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job_title": "平头哥-服务器AI性能分析优化专家-上海",
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"fulltext": "平头哥-服务器AI性能分析优化专家-上海\n平头哥-服务器AI性能分析优化专家-上海\n\n基础信息\n职位类别：技术类-开发\n工作地点：上海\n\n职位描述\n负责以下一个或者多个领域：\n1. 基于平头哥数据中心服务器AI芯片的应用和benchmark的性能分析与优化。\n2. 通过分析包括上层的应用，中间层的框架、库和底层的Linux操作系统、硬件驱动的行为模式，以及竞对的性能表现，识别系统性能瓶颈，明确软硬件的优化方向。\n3. 将识别出的性能瓶颈场景进行简化，实现称为有代表性的perf microbenchmark，作为软硬件优化的输入和用例。\n4. 和软件团队协作，参与软件优化的开发工作，包括但不限于：给出优化方案或建议，提供性能测试用例。\n5. 和AI芯片架构和硬件设计团队协作，将分析中定位到的硬件性能瓶颈问题反馈给硬件团队，提供相应测试用例，为下一代硬件产品的优化提出可行性建议。\n6. 和测试自动化团队合作，建立和完善高效的AI芯片性能测试系统；提高团队内性能测试和回归的工作效率。\n\n职位要求\n1. 熟悉C/C++、汇编语言以及Bash/Python等编程语言。\n2. 对计算机体系结构有深入理解，熟悉GPU并行计算芯片的架构。\n3. 掌握常用的GPU性能分析与优化方法，熟悉性能分析工具，如Nsight，perfetto等。\n4. 了解并行计算体系结构，理解并行计算芯片的原理，具备CUDA/OpenCL并行编程技术的经验。\n5. 拥有强大的学习能力，能够快速掌握和理解复杂问题，条理清晰地组织信息；具备分析与解决AI软硬件全栈问题的能力。\n6. 具备良好的沟通和协调能力，能够跨团队、跨部门有效协作，共同实现产品化目标。\n负责以下一个或者多个领域：\n1. 基于平头哥数据中心服务器AI芯片的应用和benchmark的性能分析与优化。\n2. 通过分析包括上层的应用，中间层的框架、库和底层的Linux操作系统、硬件驱动的行为模式，以及竞对的性能表现，识别系统性能瓶颈，明确软硬件的优化方向。\n3. 将识别出的性能瓶颈场景进行简化，实现称为有代表性的perf microbenchmark，作为软硬件优化的输入和用例。\n4. 和软件团队协作，参与软件优化的开发工作，包括但不限于：给出优化方案或建议，提供性能测试用例。\n5. 和AI芯片架构和硬件设计团队协作，将分析中定位到的硬件性能瓶颈问题反馈给硬件团队，提供相应测试用例，为下一代硬件产品的优化提出可行性建议。\n6. 和测试自动化团队合作，建立和完善高效的AI芯片性能测试系统；提高团队内性能测试和回归的工作效率。\n1. 熟悉C/C++、汇编语言以及Bash/Python等编程语言。\n2. 对计算机体系结构有深入理解，熟悉GPU并行计算芯片的架构。\n3. 掌握常用的GPU性能分析与优化方法，熟悉性能分析工具，如Nsight，perfetto等。\n4. 了解并行计算体系结构，理解并行计算芯片的原理，具备CUDA/OpenCL并行编程技术的经验。\n5. 拥有强大的学习能力，能够快速掌握和理解复杂问题，条理清晰地组织信息；具备分析与解决AI软硬件全栈问题的能力。\n6. 具备良好的沟通和协调能力，能够跨团队、跨部门有效协作，共同实现产品化目标。",
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