RBLN NPU에서 딥러닝 모델을 가속하는 독자 컴파일러 스택과 프로덕션급 프론트엔드·백엔드 컴파일러를 설계·개발합니다. 컴파일러 아키텍처·최적화·스케줄링·메모리 할당·백엔드 코드 생성 이해와 C++·Python 역량이 필요합니다.
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RBLN 런타임·그래프 실행·컴파일러/드라이버 연동을 구현하고, PyTorch·vLLM 기반 NPU 추론 및 분산 추론 성능을 최적화합니다. C++·Python 역량과 LLM 서빙 프레임워크, 모델 최적화 및 시스템 소프트웨어 이해가 필요합니다.
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Rebellions ISA에 최적화된 BLAS·DNN 연산 라이브러리와 생성형 AI 워크로드용 커스텀 커널을 설계·개발하며, 이기종 연산 자원 성능 최적화와 하드웨어-소프트웨어 공동 설계에 참여합니다. 컴퓨터 아키텍처·병렬 프로그래밍 및 신경망 연산 이해와 C++·Python 역량이 필요합니다.
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