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超大规模异构算力集群智能调度研发
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工作职责
- 负责10万卡级GPU/NPU异构算力集群规划,研究下一代异构计算架构与高性能网络/存储落地。
- 构建10万卡级分布式调度系统,开发基于强化学习的智能调度算法,优化跨集群算力利用率。
- 针对LLM大模型训练与推理场景,深度优化计算、通信策略及底层算子。
- 规划跨地域容灾方案与硬件故障预测机制,构建高可用的自愈型基础设施。
- 跟踪新一代AI芯片趋势,参与Kubernetes、Ray等国际开源社区,推动技术标准制定。 任职要求
- 计算机科学、电子工程、体系结构或相关领域的本硕博在校生。
- 扎实的数据结构与算法功底,熟练掌握Python、Golang、C/C++等编程技能,具备极佳的工程素养。
- 在分布式系统架构(K8s/Ray/Horovod)、高性能计算(CUDA/Triton底层优化)、网络协议栈(RDMA)或调度算法方面有深入研究。
- 具备优秀的系统架构思维与跨团队协作能力。
- 在相关领域顶级学术会议(如OSDI、SOSP、SIGMOD、ATC等)有论文发表经历,或主导过重磅开源项目者优先。
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