【知名美商半導體公司】Lead Vector Compute Architect｜GPU 向量運算架構技術主管

【工作內容】
負責 GPU 資料平行運算微架構（Data Parallel Microarchitecture）設計，確保架構符合指令集架構（ISA）規範及相關設計限制。
進行架構評估與取捨分析，針對效能、功耗、晶片面積、頻寬、延遲及系統擴充性進行最佳化。
制定及審查系統架構規格、介面定義與微架構設計需求。
使用 C／C++、SystemC 或相關建模工具進行效能建模、工作負載分析、效能剖析及瓶頸診斷。
規劃記憶體階層、快取結構及快取一致性相關架構。
與 RTL Design、Verification、Physical Design、Firmware、Software 及 System Engineering 團隊合作，推動 GPU 晶片開發。
與驗證團隊共同制定架構測試計畫及驗證策略。
支援晶片初次啟動（Silicon Bring-up）、除錯、效能調校及晶片完成後的最佳化。
參與長期技術發展方向及產品路線規劃，並提供跨團隊技術指導。

【必要條件】
電機、電子、電腦工程、資訊工程、資訊科學或相關領域之學士或碩士學位。
具備 6 年以上現代資料平行運算微架構（Data Parallel Microarchitecture）相關經驗。
深入了解資料平行運算架構、運算子系統設計及整合。
具備以下一項或多項相關經驗：
工作負載特性分析（Workload Characterization）及效能剖析（Profiling）。
效能建模（Performance Modeling）。
非循序執行（Out-of-order）相關的資料相依性與控制機制。
運算單元使用率及佔用率最佳化（Utilization／Occupancy Optimization）。
高效能運算架構設計與最佳化。
具備 CPU／GPU／NPU 架構、NoC／Interconnect、快取一致性協定、高速介面或記憶體系統等其中一項或多項相關經驗。
熟悉 RTL 設計及硬體驗證方法。
具備架構建模、效能分析或模擬工具使用經驗。
理解複雜 SoC 系統中硬體、韌體與軟體的互動關係。
具備良好的問題分析、跨團隊溝通及技術領導能力。

【加分條件】
具備 GPU、CPU、NPU 或其他平行運算處理器的微架構設計經驗。
熟悉記憶體系統，例如 DDR、LPDDR、HBM 或 GDDR。
熟悉 AMBA CHI／ACE、CXL、PCIe、UCIe 或 Ethernet 等