摩尔线程

我们正在寻找一名对 GPU 架构、低功耗设计和性能功耗分析感兴趣的实习生，参与下一代 GPU 的功耗建模、性能功耗分析、微基准测试和架构优化探索。你将有机会接触 GPU 真实 workload、功耗数据、架构 counter、DVFS 策略、memory/LLC 子系统功耗分析等方向，并与架构、设计、验证和软件团队合作，推动功耗优化方案从分析到落地。 主要职责 1. 构建和运行 GPU micro-benchmark，用于分析不同模块、指令类型和 workload 对功耗的影响。 2. 分析 power、performance、utilization、bandwidth、latency、counter 等数据，定位功耗热点和性能瓶颈。 3. 协助建立 workload-level / module-level 的功耗模型，支持 pre-silicon 与 post-silicon 数据对齐。 4. 参与 DVFS、power throttling、memory bandwidth control、LLC power optimization 等低功耗策略研究。 5. 使用 Python、Perl、Shell 等脚本自动化数据处理、日志分析和结果可视化。 6. 阅读相关论文、技术文档或竞品资料，整理调研报告并提出可实验验证的优化方向。 7. 根据需要协助 RTL 仿真、trace 分析、SAIF/FSDB 数据处理或功耗工具流程优化。

1. 计算机、电子工程、微电子、集成电路、自动化或相关专业硕士或博士在读。 2. 熟悉计算机体系结构基础，了解 GPU 基本组成。 3. 熟悉至少一种脚本语言，例如 Python、Perl、Shell。 4. 具备良好的数据分析能力，能够从实验数据中发现问题并总结结论。 5. 对低功耗设计、GPU 架构、memory system、DVFS、performance modeling 等方向有兴趣。 6. 具备较强的学习能力、沟通能力和独立解决问题的能力。 7.实习至少 3 个月，6 个月及以上优先。 加分项 1. 有 GPU、AI accelerator、memory subsystem 相关项目经验。 2. 熟悉 Verilog/SystemVerilog、RTL 仿真或 EDA 工具流程。 3. 了解功耗分析工具或流程，例如 PowerArtist、PTPX、PrimeTime PX、SAIF、FSDB 等。 4. 有 CUDA、OpenCL、DirectX、Vulkan、GEMM、MMA、Tensor Core、LLM inference workload 相关经验。 5. 熟悉性能计数器、profiling 工具、benchmark 设计或 silicon bring-up/debug。 6. 有论文阅读、技术调研、架构实验或硬件建模经验。