关键职责· 编写GPU内核：使用CUDA（适用于NVIDIA）、ROCm（适用于AMD）或Metal/WebGPU等框架

关键职责



· 编写GPU内核：使用CUDA（适用于NVIDIA）、ROCm（适用于AMD）或Metal/WebGPU等框架开发代码，以便直接在硬件上执行。

· 性能优化：调整代码以最大化内存带宽，最小化延迟，并充分利用数千个计算核心。

· 加速人工智能与技术：构建并优化大型语言模型（LLMs）、深度学习库（如 PyTorch/TensorFlow）、计算机图形学及科学模拟背后的底层数学。

· 硬件映射：将复杂的数学算法转换为尊重特定物理架构、内存限制和 GPU 限制的代码。