工作描述：

負責大規模自動駕駛計算下GPU中間層與運行時架構設計與優化，深入參與驅動層、CUDA/OpenCL運行時、調度器及內存管理模塊的研發

精通CUDA和OpenCL編程，能獨立完成高性能核函數（kernel）設計與優化，包括但不限于內存訪問模式優化、線程并行調度和寄存器/共享內存調優，優化passes，提升GPU計算效率與吞吐

在通用GPU（GPGPU）場景下開展性能剖析（profiling）、瓶頸定位與優化，熟練使用NsightCompute、Nsys、VulkanProfiler等性能分析工具完成GPGPU性能分析

設計并實現GPU排程策略，優化多流/多內核/異構算子調度；支持混合計算（CUDACore、TensorCore、DLA等）協同執行

構建端到端性能驗證與回歸測試體系，包含性能基準、自動剖析報告、回歸對比和A/B測試機制

任職要求:

計算機、電子工程、微電子或相關專業碩士及以上，3年以上GPU加速、編譯器或驅動研發經驗

精通CUDA（有長時間開發經驗），熟悉Warp調度機制、內存層次架構（global/share/local/constantmemory）等原理；熟練使用OpenCL或SYCL為加分項

掌握GPGPU性能優化技術：線程塊/網格調度、memorycoalescing、寄存器壓榨、內存對齊與數據布局設計、延遲隱藏、流水線調度、算子Fusion等

熟悉GPU調度機制及異步執行模型，具有多流、多優先級隊列、事件同步、計算圖經驗

熟悉GPU性能剖析工具（NsightCompute、Nsys、CUPTI、VulkanProfiler等），能獨立定位并解決性能瓶頸

加分點:

有RTX/Ampere/Orin/Xavier等NVIDIA下一代GPU或SoC平臺的實踐經驗；熟悉TensorCore、DLAPTX/SASS分析能力；

具備深度學習框架（TensorRT、TVM、MLIR）異構后端研發背景；

熟悉多維度算子Fusion、圖算子調度框架設計，或具備自定義算子編寫與打包部署能力。