CUDA kernel-optimalizálási szakértő

Stack

Feladatok

• ▹GPU-kernelek elemzése és optimalizálása teljesítmény, hatékonyság és hardverkihasználtság szempontjából
• ▹Profiler-metrikák (pl. L2 cache hit rate, L2 throughput, occupancy) használata a kernel-fejlesztések irányításához
• ▹GPU-kernel implementációk átvizsgálása szűk keresztmetszetek azonosítására, mély algoritmikus háttértudás nélkül is
• ▹C++17, Python és GPU-programozási kód írása, módosítása, elemzése
• ▹CUDA, HIP és shader-programozási szaktudás alkalmazása a teljesítmény javítására
• ▹Optimalizálási döntések világos dokumentálása, a releváns profiler-metrikák megjelölésével

Elvárások

• ▹Legalább heti 20 órás rendelkezésre állás
• ▹Folyékony C++ tudás C++17-ig bezárólag
• ▹Python és Git gyakorlati ismerete
• ▹Legalább egy GPU-programozási modell (CUDA, HIP, Slang, HLSL vagy GLSL) folyékony ismerete
• ▹Legalább 1 év szakmai vagy egyetemi kutatási tapasztalat GPU-kkal
• ▹Erős GPU profiler-teljesítménymetrikák ismerete kernel-optimalizáláshoz
• ▹Képesség GPU-kernelek optimalizálására minden algoritmus mélyreható előzetes ismerete nélkül

Előny

• ▹Tapasztalat CUDA, HIP, CUDA C++ Core Libraries, inline PTX assembly vagy tensor core szintű optimalizálás terén
• ▹Tapasztalat kernel-optimalizálásban NVIDIA Blackwell hardveren
• ▹Jártasság az NSight Compute-ban
• ▹Korábbi tapasztalat GPU-hardvergyártóknál (NVIDIA, AMD vagy Qualcomm)
• ▹Nyílt forráskódú hozzájárulások GPU-kernel-optimalizálás területén

Amit kínálunk

• ▹80-120 $/óra bérezés
• ▹Távmunka

A munkáltatóról

A Mercor elit kreatív és technikai szakembereket köt össze vezető AI-kutatólaborokkal. Székhelye San Franciscóban van, befektetői között szerepel a Benchmark, a General Catalyst, Peter Thiel, Adam D'Angelo, Larry Summers és Jack Dorsey.