平头哥-边缘AI芯片NPU架构师-上海

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：成为NPU架构领域的顶尖专家，主导下一代AI芯片架构的探索和定义
• 技术管理路线：带领架构团队，负责整个AI计算子系统的技术方向和项目管理
• 行业影响力路线：通过发表论文、参与标准制定等方式，提升在芯片架构领域的行业影响力
• 负责边缘AI芯片NPU的架构和微架构设计，包括AI算力、缓存、内存、编译器协同等核心模块
• 将产品和市场需求转化为芯片规格和系统架构，并输出详细的设计文档
• 进行性能、功耗、面积的优化和评估，并进行竞品分析，确保芯片竞争力
• 与编译器、设计、验证等团队紧密协作，构建仿真和验证模型，推动芯片成功流片和商用
• 扎实的计算机体系结构知识，精通NPU/DSP/GPU等并行处理器架构设计
• 深入理解AI算法（CNN、Transformer等）及其在芯片上的优化实现
• 熟悉编译器原理，具备与编译器协同设计ISA和架构的经验
• 熟悉总线、内存、DMA等芯片互联设计，以及数字前端设计流程和EDA工具

申请策略

• 在面试中展示你对AI芯片架构的深入思考和独到见解，而不仅仅是罗列经验
• 了解平头哥的产品线和技术方向，在面试中体现你对该公司的热情和匹配度
• 突出参与过的NPU/DSP/GPU架构设计项目，详细描述你的贡献和成果
• 强调编译器与架构协同设计的经验，展示你对软硬件协同的深刻理解
• 展示对CNN、Transformer等AI模型的优化经验，以及性能/功耗/面积（PPA）优化的具体案例
• 深入学习业界最新的NPU架构（如Tesla、Google TPU等），了解其设计思路
• 熟悉大模型（LLM）在边缘侧的部署和优化技术，如量化、剪枝等
• 了解RISC-V等开源指令集架构，以及其在AI芯片领域的应用

面试指南

• STAR法则：针对项目经验问题，采用情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)的结构进行回答
• 结构化分析：对于架构设计问题，从算力、带宽、功耗、成本、生态等多个维度进行系统分析
• 对比论证：对于竞品分析问题，通过对比不同架构的优缺点，体现你的思考深度
• 请详细描述你参与过的一个NPU架构设计项目，包括设计目标、关键决策和最终成果
• 如何优化Transformer模型在NPU上的性能？请从架构和编译器两个角度分析
• 如何评估一个NPU架构的PPA？你会采用哪些方法和工具？
• 在架构设计中，如何与编译器团队协同，实现ISA和架构的联合优化？
• 请分析一款业界主流的NPU架构（如Tesla T4、Google TPU）的优缺点