Graphcore目前在中国设有北京、上海、深圳三个办公地点、待遇优厚、全员持股、氛围融洽。
工作地点：北京市海淀区融科资讯C座
联系方式（简历请投递至）：stanleyl@graphcore.ai
想了解更多Graphcore的动态信息，请关注以下渠道：
公司微信公众号：Graphcore
公司开发者社区：Graphcore_innovator
知乎链接：
https://www.zhihu.com/org/graphcore新浪微博：
https://weibo.com/u/7476640827 Graphcore 拟未为人工智能打造计算机系统，这些系统由先进的智能处理器(IPU) 提供动力，旨在满足人工智能独特的计算要求。2016 年，公司正式成立，总部位于英国布 里斯托。2019 年，公司在北京设立公司中国总部，并确定中文名“拟未”。目前，拟未已 经设立了北京、上海、深圳和新竹办公室。
拟未的客户和合作伙伴遍布欧洲、亚洲和美洲国家及地区，其计算系统在各行各业的 人工智能应用中得到广泛应用，包括科学研究、气象预测等领域。拟未与阿里云、百度、 金山云、腾讯云、戴尔、浪潮、神州数码、鑫联大(大联大控股旗下)等展开了合作，共 同帮助创新者创造机器智能新突破。
拟未获得了一些世界领先技术投资者的支持，包括红杉资本、富达国际、BMW iVentures、戴尔、微软和三星，以及 Deepmind 联合创始人 Demis Hassabis 和 OpenAI 的 Greg Brockman、Ilya Sutskever、Pieter Abbeel 以及 Scott Gray。
职责：
o 基于 IPU 进行算子优化, 包括 Conv/MatMul/Sparse GEMM/Erf 等
o 结合 IPU 硬件特性, 探索实现 OP-Fusion 等 graph-level optimization 方法
o 结合 IPU 硬件特性, 端到端优化重点模型, 包括 CV/NLP/DLRM/Diffusion 等
要求：
o 具有深厚的计算机体系结构背景，对某款AI芯片体系架构有深入的了解
o 有在AI芯片上（包括GPU或其它AI芯片）上进行汇编级性能调优的经验
o 扎实的 C++ 系统开发能力
o 理解深度学习训练推理的基本原理
o 有AI 处理器适配主流深度学习框架的经验更佳
o 计算机, 电子, 通信或者数理专业本科及以上学历
o 优秀的团队合作能力, 自我激励和专注结果
Responsibilities:
o Operator optimization based on IPU, including Conv/MatMul/Sparse GEMM/Erf, etc.
o Combined with IPU hardware features, explore and implement graph-level optimization methods such as OP-Fusion
o Combined with IPU hardware features, end-to-end optimization of key models, including CV/NLP/DLRM/Diffusion, etc.
Requirements:
Strong background in computer architecture, in-depth understanding of at least one AI chip architecture
Experience with assembly-level performance tuning on AI chips (including GPUs or other AI chips)
Solid C++ system development ability
o Understand the basic principles of deep learning training/inference framework
o Experience with AI processor adapting mainstream deep learning framework is preferred
o Bachelor degree or above in computer, electronics, communication or mathematics
o Excellent teamwork ability, self-motivation and results-driven
--
FROM 60.247.80.*