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岗位职责 1. 负责大规模模型分布式训练优化，设计NCCL通信优化方案及GPU Kernel级算子加速，提升多机多卡场景下的训练效率。 2. 开发推理加速技术栈，主导模型压缩（如剪枝、量化）、动态批处理及推测解码技术研究，优化端到端推理性能。 3. 参与国产化加速卡适配，开发兼容CUDA生态的算子库及自动化迁移工具链。 4. 参与前沿算法架构设计与创新（如混合并行策略、动态路由机制），推动算法原型到工程落地的验证。 5. 构建GPU资源效能评估体系，设计算力利用率、显存碎片率等核心指标的监控与优化方案。 任职资格 1. 计算机、电子工程或数学相关专业本科及以上学历，3年以上深度学习算法优化经验。 2. 熟悉GPU计算架构及CUDA编程，掌握分布式训练框架（如DeepSpeed、PyTorch Distributed），有NCCL通信优化经验。 3. 掌握模型量化压缩技术（INT8/FP16混合精度）及推理加速框架（TensorRT/ONNX Runtime），具备端到端优化能力。 4. 熟悉国产加速卡开发环境（如昇腾CANN/寒武纪MLU），有CUDA算子迁移或适配经验。 5. 扎实的编程基础（Python/C++），熟悉数据结构与算法设计，具备团队协作和复杂问题拆解能力。"
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