딥러닝 모델의 Graph-level 최적화·Lowering Pass와 NPU 실행용 Runtime, Backend 컴파일러 인터페이스를 개발하며 End-to-End 성능을 최적화합니다. 관련 최적화·Runtime 개발 경험 및 C/C++/Python 활용 역량이 필요합니다.
경력 경력판교마감 D-48
필요 기술Graph-level optimizationLowering PassRuntimeGraph/IR transformationCC++PythonNPU
내 적합도 확인 중...
공고 내용
업무 내용
딥러닝 모델의 Graph-level 최적화 및 Lowering Pass를 개발하고, 컴파일된 결과를 NPU 상에서 효율적으로 실행하기 위한 Runtime 환경을 개발하는 업무를 수행합니다. 또한 Frontend와 Backend 컴파일러 간의 인터페이스를 설계하고, NPU 아키텍트 및 Backend 컴파일러 개발자와 협업하여 End-to-End 성능을 최적화하는 업무를 수행합니다.
Frontend Compiler
- Graph-level optimization pass 개발
- Operator-level lowering pass 개발
- Dataflow 및 메모리 계층 스케쥴링 최적화
- IR 및 컴파일 파이프라인 설계/고도화
Runtime
- 컴파일된 코드 실행을 위한 runtime 개발
- 메모리 및 자원 관리 기능 개발
- Runtime 관점에서의 성능 프로파일링 및 병목 분석 지원
Code Generation
- Backend compiler 인터페이스 개발
- End-to-end 성능 및 품질 개선
- 병목 구간 분석 및 frontend/backend 경계에서 개선 포인트 도출
- Backend, runtime, 하드웨어 아키텍트와 협업을 통한 end-to-end 성능 최적화
자격 요건
- 인공지능/전자/컴퓨터공학 분야에서 석사 이상의 학위를 보유하신 분
- 2년 이상의 딥러닝 컴파일러(Graph-level) 최적화, Lowering Pass 개발 및 Runtime 환경 개발 경험을 보유하신 분 (관련 전공은 경력으로 인정)
- Graph/IR transformation, runtime, inference 성능 최적화 중 하나 이상에 대한 이해 또는 경험
- C/C++/Python 활용이 가능하신 분
우대 사항
- NPU 또는 GPU를 대상으로 한 컴파일러 분야에서 박사 학위를 보유하신 분
- NPU, GPU 등 AI 가속기 전문 팹리스(Fabless) 또는 관련 기업 근무 경험
- 오픈소스 컴파일러 스택 (예: TVM, MLIR, LLVM, XLA) 기반 확장 및 내재화 경험
- 딥러닝 모델 가속기 대상 컴파일러 또는 런타임 개발 경험
- 최신 AI 모델 구조 및 저정밀 추론에 대한 이해
- AI 가속기 또는 특정 도메인에 최적화된 DSL(Domain Specific Language) 설계 및 컴파일러 파이프라인 적용 경험을 보유하신 분
- 비즈니스 영어 커뮤니케이션 및 영어 문서 작성 역량을 보유하신 분
팀 소개
우리 조직은 자율주행 및 로보틱스 분야에 적용되는 고성능 AI 반도체(NPU)의 아키텍처 설계와 소프트웨어 개발 업무를 수행합니다. 아키텍처 및 명령어 집합(ISA) 설계, 딥러닝 컴파일러 및 성능 시뮬레이터 개발과 함께 DSE(Design Space Exploration)을 통한 아키텍처 최적화 업무를 수행합니다.
