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高性能计算工程师岗位职责
在不断进步的社会中，接触到岗位职责的地方越来越多，制定岗位职责可以有效规范操作行为。你所接触过的岗位职责都是什么样子的呢？下面是小编精心整理的高性能计算工程师岗位职责，希望能够帮助到大家。
高性能计算工程师岗位职责1
岗位职责：
1、在cpu、gpu、dsp等硬件上实现深度学习算法的极致优化加速；
2、和深度学习算法工程师配合，实现深度学习算法的`软硬件联合优化；
任职要求：
1、熟练掌握c/c++;
2、熟悉其中一类处理器的体系结构：armcpu、任意系列gpu、任意系列dsp等；
3、熟悉对应的底层开发方法：arm汇编，cuda c/ptx/openvx、dsp汇编等；
4、熟悉高性能计算的优化方法；
5、熟悉常见深度学习模型和算法者优先；
6、有深度学习优化加速经验者优先。
高性能计算工程师岗位职责2
职位描述：
工作职责：
1、负责将深度学习的算法迁移到手机端；
2、开发和优化移动端inference框架；
3、移动端并行化神经网络加速的技术探索和落地。
任职要求：
1、精通c/c++，精通算法与数据结构，熟悉python；
2、具备较好的计算机体系结构背景和软件开发背景，熟悉arm neon指令及汇编优化，或者熟悉移动端gpu优化；
3、了解深度学习基本原理，熟悉神经网络基本架构和各layer计算方式，熟悉至少一种深度学习训练框架及其模型文件的解析，如caffe、tensorflow、pytorch；
4、熟悉常用图像视觉计算库及深度学习推理计算库，包括arm compute library、tensorflow lite、nnpack、ncnn等；
5、熟悉常用的卷积计算加速方法，如gemm、winograd算法等；
6、熟悉深度学习定点化计算，熟悉支持定点化的`深度学习训练框架如ristretto，熟悉支持定点化的推理引擎计算库如qnnpack等。
其他加分项：
1、熟悉神经网络模型压缩框架，如pocketflow、distiller等；
2、设计过ai加速器软件栈。
高性能计算工程师岗位职责3
职位描述：
工作职责：
1、负责视频增强、音质、音效算法在移动端的移植和性能优化；
2、分析与评估计算机视觉、深度学习模型在 gpu、dsp、npu上实现的可行性，制定技术规划和性能标准；
3、负责深度优化核心计算库，包括移动和桌面端的`矩阵计算、卷积、图像处理的常用计算库优化；
4、参与跨平台的硬件加速引擎开发，支撑音视频算法、计算机视觉模型在android、ios、pc的多平台加速，确保业务稳定和高效运行。
任职要求：
1、有良好的工程素养以及大型软件/库架构的设计与研发经验，熟悉android开发/ios开发；
2、熟悉主流的并行编程以及性能优化技术，如 neon 汇编指令、opencl、opengl es、metal、vulkan、spir-v等；
3、有很强的分析问题和解决问题的能力，有强烈的责任心。
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