AI芯片编程模型设计实现-阿里星

我们正在为自研 AI 芯片打造全新的编程语言和编译器工具链。这不是一个简单的""移植 LLVM 后端""的工作——你需要从零开始思考：什么样的编程模型能让开发者高效地表达 AI 计算？什么样的类型系统能在编译期捕获更多的并行化机会？什么样的中间表示能同时服务于高层优化和底层代码生成？ 你将参与设计面向 AI 芯片的编程语言（DSL），开发编译器前端（Parser/Type Checker/IR Builder），构建中端优化框架（数据流分析、循环变换、自动并行化），以及实现后端代码生成（指令选择、寄存器分配、指令调度）。你的工作将定义开发者如何在自研芯片上编程，影响深远。 • 设计并实现面向 AI 芯片的编程语言，包括语法设计、类型系统、语义定义、标准库设计 • 开发编译器前端，包括词法/语法解析、语义分析、类型检查、中间表示生成 • 构建编译器中端优化框架，包括但不限于：数据流分析、死代码消除、循环优化（Loop Fusion/Tiling/Unrolling）、内联、常量折叠、自动向量化 • 实现编译器后端，包括指令选择、寄存器分配、指令调度、代码生成 • 设计中间表示（IR），平衡表达能力和优化空间，支持多层 IR 渐进降级（Lowering） • 与硬件团队协作，参与指令集设计评审，确保编译器能充分利用硬件特性 【任职要求】 • 计算机科学、软件工程或相关专业，硕士及以上学历（博士优先） • 深入理解编译原理，在编译器前端（Parsing/Type Checking）、中端（IR/Optimization）、后端（Code Generation/Register Allocation）中至少精通一个方向 • 熟悉 LLVM、GCC 等主流编译器框架的架构和实现 • 扎实的 C/C++ 编程能力，良好的数据结构和算法基础 • 理解编程语言理论，熟悉异构计算编程模型 • 对计算机体系结构有基本理解，了解指令集、流水线、存储层次等概念 加分项 • 有异构计算编程模型（CUDA/OpenCL/SYCL/OpenMP）的设计或实现经验 • 参与过 LLVM、GCC、Rust、Clang 等主流编译器或编程语言项目的核心开发 • 有 DSL（领域特定语言）设计经验，或设计过自己的编程语言 • 有程序分析（静态分析/动态分析）、形式化验证（Formal Verification）相关经验 • 在编程语言、编译器领域发表过顶级论文（PLDI/POPL/OOPSLA/CGO/CC/ICFP 等）