NPU架构工程师

优缺点分析

角色解读

• 成为AI芯片架构专家，主导下一代NPU架构定义，晋升为首席架构师
• 横向拓展至SOC系统架构或芯片整体规划，参与更广泛的产品定义
• 积累深厚行业经验后，可转向技术管理岗，带领架构团队
• 与主架构师协作，定义NPU中Tensor和Matrix计算单元的微架构，进行架构创新与优化
• 通过建模仿真评估性能、功耗、面积（PPA），确保架构方案的可实现性与竞争力
• 与工具链编译器团队协同，提升AI模型的部署效率和易用性，降低部署成本
• 参与竞争分析和技术规划，输出技术报告，推动产品迭代
• 扎实的数字IC设计或架构设计背景，8年以上经验，有多次流片成功经历
• 精通AI加速器架构，特别是Tensor/Matrix计算单元的设计与优化
• 熟练掌握PPA分析方法，能进行性能、功耗、面积的权衡与优化
• 具备架构建模能力，能使用工具进行性能仿真和瓶颈分析

申请策略

• 了解地平线BPU架构的发展路线和产品特点，在面试中展现对该公司的深度理解
• 准备一个完整的架构决策案例，从问题定义到方案评估再到最终选择，展示思考过程
• 突出AI加速器或神经网络处理器架构设计的具体项目经验，说明你的贡献和影响
• 详细描述流片经历，包括制程、芯片规模、关键指标（性能/功耗/面积）的达成情况
• 强调PPA分析优化的案例，用数据展示能力
• 如果有与编译器或软件团队的协作经验，务必提及，体现跨团队合作能力
• 复习计算机体系结构经典教材，特别是SIMT、脉动阵列等计算架构
• 学习AI模型部署工具链（如ONNX、TensorRT）以更好理解协同要求

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，用具体数据支撑
• 对比分析法：说明多个方案并解释最终选择的理由
• 从系统角度：不仅考虑硬件架构，还要考虑软件部署的易用性和灵活性
• 请介绍一个你主导的AI加速器架构设计案例，包括挑战和决策过程
• 如何权衡性能、功耗和面积？请举例说明你做过的最优权衡
• 描述一下Tensor计算单元的常见微架构及其优缺点
• 你如何评估一个架构方案的可实现性？请结合流片经验谈谈
• 假设我们需要为一个新的AI模型定制加速器，你会如何着手设计？