GPGPU 架构师 - 2026

负责GPGPU/AI加速器芯片的微架构设计与架构探索，参与新一代GPU架构的规划与定义，输出架构设计规格文档（architecture spec）和微架构提案（microarch proposal）。

建立性能模型（performance model），开展大规模架构探索与瓶颈分析，评估不同微架构方案在AI训练/推理负载下的性能、功耗与面积权衡，为硬件设计决策提供量化依据。

深入研究并行计算体系架构，涵盖流水线、Cache层次、缓存一致性协议、并行计算模型、存储层次等核心领域，推动架构创新。

与RTL设计团队紧密配合，将架构方案落地为可实现的微架构设计，参与设计评审，确保架构意图在RTL中得到准确实现。

跟踪NVIDIA SM、AMD GCN/CDNA/RDNA等主流GPU架构演进，分析竞品微架构特性与技术趋势，指导自研架构的差异化设计。

与编译器、驱动、算子库团队协同，分析软硬件接口瓶颈，推动架构层面的优化以支撑高性能计算与AI负载。

计算机 / 电子 / 微电子等相关专业硕士及以上，或同等经验 5 年以上 GPU / GPGPU / 加速器架构或微架构设计经验 扎实的计算机体系结构基础：流水线、Cache、一致性、并行计算、存储层次 熟悉至少一类 GPU 架构体系（NVIDIA SM / AMD GCN-CDNA-RDNA / 自研 GPGPU） 具备性能建模、瓶颈分析与架构权衡能力；能独立输出 architecture spec / microarch proposal 熟悉systemc/systemverilog/c++,python 等编程语言 加分 深入理解 Warp 调度、寄存器文件 Bank Conflict、Operand Collector、Shared Memory / LDSM、Async Copy / TMA、Tensor Core 等微架构细节 有 ISA 设计、PTX/SASS 级分析、或 CUDA/HIP/OpenCL 编程与性能调优经验 熟悉 AI 训练/推理算子（GEMM、Attention、量化、稀疏）对硬件的需求 有从架构到 RTL 落地、Tape-out 或量产芯片经验 有相关专利、顶会论文或开源贡献