Używamy techniczne pliki cookie i zanonimizowany dziennik wizyt Zorky. Yandex Metrica (dane są przechowywane na serwerach w Rosji) działa tylko za Twoją zgodą. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Oferty i strony firm są dostępne dla wszystkich; linki do ogłoszeń i osobiste zestawienie ofert — po rejestracji. Zarejestruj się →
← Wszystkie oferty

GPU Architecture and AI Performance Simulation Engineer

SeniorhybridIndia, Bangalore, IN →2 tydz. temu
Analityka rynku
📊 Architecture: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
fine-tuningllmpytorchtensorflowtriton
Szczegóły
Doświadczenie
od 5 lat
Wykształcenie
Doktorat
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis

Job Details: Job Description: About the Role We are looking for a talented and motivated GPU Architecture and AI Performance Simulation Engineer.

The role

sits at the intersection of AI workloads and next-generation GPU hardware - analyzing, modeling, and optimizing AI workload performance on GPU and SoC architectures to shape architectural decisions across current and future silicon. The candidate will guide the team in fine-tuning workload, SoC, and system models, propose data-backed architectural enhancements, and track the AI GPU market to inform […]'s future accelerator roadmap. Strong analytical skills, the ability to present performance findings and trade-offs to engineering and leadership teams, and a willingness to mentor peers are essential.

Key

Responsibilities
  • Analyze AI workload behavior on GPU architectures - distinguishing compute-bound, memory-bound, and cache-bound behavior to identify performance bottlenecks and optimization opportunities. • Build and maintain roofline analytical models and cycle-accurate performance models to support hardware what-if studies and guide micro-architectural decisions. • Analyze AI workloads built on Transformer and Mixture-of-Experts (MoE) architectures, inference and training, and assess the hardware-utilization impact of kernel-level optimizations such as Flash Attention, Flash Decode, Sparse Attention, and Causal Masking. • Model and analyze multi-GPU and at-scale AI systems - workload distribution, synchronization over
Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Zgłoś tę ofertę
Pilne pytanie? Napisz @termdocs