AI系统架构-Performance分析

职责概述
负责下一代NPU 架构性能定义，仿真和原型验证，为自研NPU竞争力；
负责定义NPU架构原型和架构，估算模型算力，带宽，算子需求，能够将高层算法映射到硬件性能指标，评估应用需求，形成Microbenchmark，发现性能瓶颈
与算法，编译器团队沟通和紧密合作

技术要求
5年以上高性能处理器或AI加速器性能架构经验，具备至少一次完整芯片项目的性能建模与评估实践
对AI编译器中间表示，任务调度，算子和底层指令有深刻认知，对算子融合和各种加速计算有项目参与经验
自定义AI加速指令定义经验
熟悉RISC-V / GPU / TPU 等架构和DSA硬件优化方法
熟悉典型大模型，深刻理解AI操作如Attention，FlashAttention，MoE FFN，KV Cache
掌握Roofline模型、Little定律、Amdahl定律等性能分析方法论
AI Microbenchmark开发经验

加分项
主导过一款算力芯片GPU/NPU/TPE/Dataflow的架构性能评估和仿真
对硬件微架构有深刻理解
对参考设计如Blackwell GPU有性能Profiling，调优或架构推演经验
有编译器或算子库开发经验
对先进封装，Chiplet，堆叠有项目经验