理解主流DNN模型架构，理解主流硬件加速器架构的设计和优劣，通过性能模型和测试集构建完成的软硬件协同设计工具集，提供设计分析与指导。

1.熟悉主流模型架构与相关技术（如transformer, DiT, ViT, Diffusion等） 2. 熟悉GPU上算子编程与优化 3. 熟悉GPU上性能建模与性能测量 4.有过深度学习编译器（图和或算子级）经验者优先考虑 5. 熟悉分布式通信库（NCCL）、网络拓扑（片上和片间）、集群组网等优先考虑 6.熟悉不同硬件加速芯片架构者优先考虑 7.学历：硕士及以上或有过2+年经验的本科