高性能计算研究员
北京全职本科及以上
职位描述
1. 主导科学智能领域核心项目的高性能优化工作，重点突破OpenLAM系统级性能瓶颈，包括： - 面向上亿级科学数据的大模型训练场景，优化分布式训练框架的通信效率与计算资源利用率； - 软硬结合优化算子效率，极限压榨硬件性能； - 探索CUDA内核级优化与PyTorch计算图编译技术的前沿应用； - 构建超大规模晶体材料数据库（亿级原子体系）的高效数据预处理与并行计算方案；2. 深度参与AI for Science基础设施体系建设： - 将优化成果沉淀为通用加速组件，持续提升DeePMD-kit等开源软件的计算效率； - 构建面向材料、能源等领域的端到端加速方案，驱动工业级科学软件的研发。
职位要求
- 计算机/应用数学/计算材料学等相关专业硕士及以上学历（非常优秀的本科生也可考虑），2年以上HPC优化经验- 精通CUDA编程与GPU性能分析工具（Nsight/VTune），有PyTorch/TensorFlow框架层优化经验- 掌握MPI/OpenMP并行编程技术，具有千卡级分布式训练实战经验者优先- 熟悉典型AI模型计算特征（Attention/卷积/稀疏计算），能针对性设计内存/通信优化方案
职位信息
部门： OpenLAM
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