【实习】AI芯片的架构/物理实现和系统设计（AI芯片）-芯片研发

团队介绍：字节芯片研发团队目前工作主要集中在芯片设计环节，主要围绕字节自身业务展开芯片探索，为字节多项业务的专用场景定制硬件优化，设计多款基于先进半导体工艺的云端复杂芯片，以期提升性能、降低成本。早期若干芯片项目已经进入到量产部署阶段，有多次一版成功的投片经历，所用工艺包含多个主流的先进工艺节点。与基础设施各团队之间工作的整体协同，能更容易和更好地发挥芯片研发的价值。 课题介绍：研究方向：集成电路设计、计算机体系结构、半导体、存储系统、机器学习系统、计算机网络。 芯片设计 1、负责AI芯片架构/微架构探索与方案设计，包括AI推理/训练系统软硬件协同优化、AI模型与算子特性分析、硬件实现方案制定与性能优化、数据中心ASIC芯片微架构探索、RTL设计与集成、业内先进AI芯片微架构跟踪调研、benchmark总结与搭建、芯片互联网络协议与架构演进； 2、重点投入到AI芯片架构、微架构、AI工具链、Scale up/Scale out/Switch等方向。 芯片物理层设计 1、负责ASIC/CPU芯片的物理层研发，具体包括逻辑综合、可测性设计、后端设计、定制IP设计、封装仿真、硅后研发等环节； 2、重点投入到高级封装、高性能IP设计、高性能设计方法学、物理前沿技术（AI for EDA、DTCO）等方向。 课题挑战： 1、探索AI计算、高速互联、存储、先进封装一体化协同架构； 2、负责创新架构与系统设计； 3、与软硬件团队协同，落地AI训练/推理芯片与数据中心系统。 课题价值： 不断探索芯片前沿架构，支持字节火山引擎、抖音、豆包等业务，持续扩展应用领域，赋能LLM、视频/图片生成、视觉理解等大模型方向。以高性能、高精度、高可用性、低成本为目标，提供端云全场景覆盖、软硬件协同的AI芯片和系统解决方案。 【任职要求】 1、2027届及以后毕业，博士在读，计算机、电子、微电子、通信等相关专业优先； 2、熟悉计算体系结构，对典型的AI硬件加速器架构或者GPU/CPU架构有深入的了解； 3、熟练掌握RTL/Python等相关编程语言； 4、有AI模型优化相关经验，对典型的AI模型计算访存行为有较好的理解； 5、有较强的主动学习、快速解决问题能力和自我驱动力。 加分项： 1、对计算机网络TCP/IP协议栈或者RDMA协议有了解； 2、了解TensorFlow、PyTorch等深度学习框架； 3、有开源编译器社区维护经验； 4、有AI芯片流片经验。