Kỹ Sư Thiết Kế Xác Minh ASIC

Tóm tắt chung

- Là một nhà sáng tạo công nghệ hàng đầu tại Việt Nam, FPT đang mở rộng và tham gia vào các lĩnh vực mới như thị trường Thiết kế IC. FPT đang tìm kiếm các kỹ sư ASIC ưu tú với kỹ năng phân tích và kỹ thuật xuất sắc. Bên cạnh kinh nghiệm thiết kế ASIC và/hoặc FPGA, chuyên gia này cần phải là một người làm việc nhóm tuyệt vời với kỹ năng giao tiếp tốt. Đây là một cơ hội tuyệt vời để gia nhập một nhóm SoC có nhịp độ nhanh, chịu trách nhiệm về Thiết kế RTL, các luồng và phương pháp luận cho ASIC hiệu suất cao, cho phép tăng tốc AI trong thiết kế camera thông minh của chúng tôi với TOP/Watt hiệu quả hơn.

- FPT Telecom đang tuyển dụng Kỹ sư Xác minh Thiết kế ASIC trong tổ chức Cơ sở hạ tầng. Chúng tôi đang tìm kiếm những cá nhân có kinh nghiệm trong Thiết kế/Xác minh để xây dựng IP và Hệ thống trên Chip (SoC) cho các ứng dụng Edge AI.

Đề nghị của chúng tôi

- Phát triển các bộ tăng tốc phần cứng AI SoA giúp xác định lại hiệu quả và hiệu suất.

- Hợp tác với một nhóm các kỹ sư và nhà nghiên cứu cấp cao.

- Làm việc trên các dự án mang tính chuyển đổi, tác động đến các ngành công nghiệp trên toàn thế giới.

Mô tả công việc

- Phần lớn nỗ lực tính toán cho suy luận Deep Learning dựa trên các phép toán có thể được nhóm thành bốn phần: tích chập, kích hoạt, gộp nhóm và chuẩn hóa. Các phép toán này có một vài đặc điểm chung khiến chúng đặc biệt phù hợp với việc triển khai phần cứng chuyên dụng: các mẫu truy cập bộ nhớ của chúng cực kỳ dễ đoán và chúng dễ dàng được song song hóa.

- Nhiều kiến trúc DLA được đề xuất tồn tại trong các tài liệu học thuật và cả trong ngành như kiến trúc NVDLA do dự án NVIDIA Deep Learning Accelerator (DLA) đề xuất, nhằm thúc đẩy một kiến trúc mở, tiêu chuẩn hóa để giải quyết các yêu cầu tính toán của suy luận. Hoặc gần đây hơn, Xilinx đã đề xuất kiến trúc AI Engine trên dòng Versal Edge AI. ARM hợp tác với NVIDIA trong dự án Trillium, mang Deep Learning đến hàng tỷ chip IoT với IP Ethos NPU.

Với vai trò là Kỹ sư Tăng tốc Phần cứng AI, bạn sẽ:

- Thiết kế và tối ưu hóa bộ tăng tốc phần cứng được điều chỉnh cho máy học và khối lượng công việc AI.

- Triển khai các kiến trúc tiên tiến để tính toán suy luận tốc độ cao và tiêu thụ điện năng thấp.

- Cộng tác về tích hợp cấp hệ thống để đảm bảo chức năng liền mạch.