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AI 大模型全棧優(yōu)化算法研究博士后

上海、深圳、西安、北京

AI 大模型技術(shù)與業(yè)務(wù)快速發(fā)展，成為推動(dòng)各行各業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵力量，帶來(lái)巨大的商業(yè)價(jià)值。華為為世界打造AI算力的第二曲線(xiàn)，致力于構(gòu)建 AI 大模型軟硬全棧優(yōu)化的生態(tài)。本研究圍繞提升昇騰AI計(jì)算平臺(tái)的模型訓(xùn)練與推理性能，通過(guò)模型架構(gòu)、訓(xùn)推加速、高性能算子構(gòu)建等全棧優(yōu)化算法研究，解決技術(shù)快速迭代中的挑戰(zhàn)問(wèn)題，打造大模型訓(xùn)推極致性?xún)r(jià)比，具備極高的商業(yè)價(jià)值。

1. 應(yīng)用層模型設(shè)計(jì)與訓(xùn)練：探索新型大模型架構(gòu)及其預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練、壓縮等技術(shù)，提升大模型在復(fù)雜場(chǎng)景下的泛化能力和性能。

2. 平臺(tái)框架的訓(xùn)推加速：研究大模型分布式訓(xùn)推策略，改進(jìn)訓(xùn)練/推理引擎，利用先進(jìn)的并行計(jì)算，模型壓縮與量化等技術(shù)，降低訓(xùn)練成本和推理延遲。

3. 軟硬結(jié)合的高性能算子：深入分析昇騰硬件特性，設(shè)計(jì)并優(yōu)化適配昇騰硬件平臺(tái)的高性能算子，通過(guò)并行計(jì)算優(yōu)化、內(nèi)存訪問(wèn)優(yōu)化、多算子融合，算子自動(dòng)化等技術(shù)實(shí)現(xiàn)硬件資源的充分利用，提升大模型整體運(yùn)行性能。

1、計(jì)算機(jī)／AI等相關(guān)專(zhuān)業(yè)博士；曾發(fā)表頂會(huì)論文，擁有大模型開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)及一線(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)公司NLP算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；

2、熟練掌握深度學(xué)習(xí)/強(qiáng)化學(xué)習(xí)/高性能計(jì)算相關(guān)算法，熟悉PyTorch等AI開(kāi)發(fā)框架，熟悉大規(guī)模分布式計(jì)算、并行計(jì)算相關(guān)算法及框架。

3、具備快速閱讀和復(fù)現(xiàn)論文的能力，能夠系統(tǒng)性對(duì)比研究領(lǐng)域的相關(guān)成果，并制定改進(jìn)計(jì)劃；

4.   擁有強(qiáng)烈的上進(jìn)心和求知欲，善于學(xué)習(xí)新事物，渴望用技術(shù)改變未來(lái)；

5.   具備優(yōu)秀的分析和解決問(wèn)題能力，良好的團(tuán)隊(duì)合作精神及溝通意識(shí)。

云存儲(chǔ)關(guān)鍵算法研究博士后

北京

面向云存儲(chǔ)系統(tǒng)的存儲(chǔ)算法優(yōu)化，具有問(wèn)題規(guī)模大、系統(tǒng)復(fù)雜度高、影響因素多等特點(diǎn)。隨著元存儲(chǔ)市場(chǎng)規(guī)模的擴(kuò)張和人工智能技術(shù)的發(fā)展，良好的優(yōu)化算法每年可帶來(lái)上億成本節(jié)省，是核心競(jìng)爭(zhēng)力構(gòu)建的重中之重。

1.存儲(chǔ)資源運(yùn)營(yíng)和優(yōu)化：基于大數(shù)據(jù)分析和AI技術(shù)，構(gòu)建資源和數(shù)據(jù)的生命周期模型。精細(xì)化管理和優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式、位置和策略，實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)資源的精準(zhǔn)匹配和高效利用；

2.存儲(chǔ)基礎(chǔ)算法迭代：糾刪碼、重刪壓縮、容量均衡、數(shù)據(jù)放置等云存儲(chǔ)基礎(chǔ)算法在云服務(wù)中起到了中流砥柱的作用。對(duì)基礎(chǔ)算法的迭代和優(yōu)化牽一發(fā)而動(dòng)全身，難度、深度和價(jià)值均非常巨大。

1、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)博士。

2、相關(guān)領(lǐng)域頂會(huì)或頂刊至少1篇，具有存儲(chǔ)領(lǐng)域研究背景。

3、算法、數(shù)學(xué)功底好，工程能力和數(shù)據(jù)分析能力強(qiáng)，具有較好學(xué)術(shù)資源和背景。

AI編譯器技術(shù)研究博士后

上海、深圳、西安、北京

AI大模型編譯器優(yōu)化的研究背景源于千億級(jí)參數(shù)模型在訓(xùn)練/推理中面臨的算力瓶頸。研究涉及以下方向——動(dòng)態(tài)編譯技術(shù)（可變序列長(zhǎng)度與稀疏計(jì)算）、顯存極限管理（PagedAttention分頁(yè)、Zero Offload卸載）和分布式編譯（自動(dòng)并行策略生成與通信優(yōu)化），同時(shí)需適配昇騰NPU芯片的硬件特性。支撐百萬(wàn)token上下文實(shí)時(shí)推理與訓(xùn)練成本下降，是AI基礎(chǔ)設(shè)施的核心技術(shù)戰(zhàn)場(chǎng)。

1、參與AI編譯器的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)，優(yōu)化AI模型在昇騰硬件的編譯與部署效率。

2、研究LLVM、MLIR等編譯器框架，構(gòu)建高性能算子自動(dòng)生成、圖優(yōu)化、內(nèi)存優(yōu)化等技術(shù)方案。

3、與算法團(tuán)隊(duì)合作設(shè)計(jì)編譯友好的大模型架構(gòu)，推動(dòng)MoE、混合精度訓(xùn)練等技術(shù)的編譯器級(jí)支持。

4、探索AI與編譯技術(shù)的結(jié)合方向（如自動(dòng)并行化、動(dòng)態(tài)shape優(yōu)化、稀疏計(jì)算加速等）。

1、計(jì)算機(jī)/人工智能/電子工程/數(shù)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)博士。

2、具備快速閱讀和復(fù)現(xiàn)論文的能力，能夠系統(tǒng)性對(duì)比研究領(lǐng)域的相關(guān)成果，并制定改進(jìn)計(jì)劃。

3、熟悉GPU/昇騰NPU結(jié)構(gòu)，了解LLVM/MLIR/TVM/Triton等AI編譯器經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

4、深入理解大模型技術(shù)棧（Megatron/DeepSpeed/ColossalAI），熟悉LLM訓(xùn)練/推理的顯存與算力瓶頸。