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하이퍼엑셀
[하이퍼엑셀] Compute Library Engineer(인턴)
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어떤 기회인가요?
하는 일
- vLLM 또는 PyTorch 기반 LLM 모델을 분석하여, 당사 Domain Specific Language(DSL)로 필요한 가속 커널 작성
- Edge 디바이스 하드웨어 특성(메모리 계층, 연산 유닛 구조 등)을 고려한 커널 성능 최적화
- 당사 DSL 커널과 PyTorch(ATen operator) 연동 설계 및 구현
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하는 일
- vLLM 또는 PyTorch 기반 LLM 모델을 분석하여, 당사 Domain Specific Language(DSL)로 필요한 가속 커널 작성
- Edge 디바이스 하드웨어 특성(메모리 계층, 연산 유닛 구조 등)을 고려한 커널 성능 최적화
- 당사 DSL 커널과 PyTorch(ATen operator) 연동 설계 및 구현
- 커널 정확도 검증, 벤치마크 설계 및 성능 분석
지원 자격
- Python에 대한 이해 및 숙련도
- PyTorch 또는 주요 딥러닝 프레임워크 사용 경험
- 행렬 연산, attention 등 LLM 핵심 연산에 대한 이해
- 컴퓨터 아키텍처 기초(캐시, 메모리 대역폭, 파이프라이닝 등)에 대한 이해
우대 사항
- Edge/임베디드 환경의 메모리 및 연산 제약을 고려한 모델 최적화 경험
- Triton, TVMScript, Pallas 등 IR로 lowering되는 커널 DSL 활용 경험
- CUDA, ROCm 등 GPU 커널 최적화 경험(루프 언롤링, 타일링, 벡터화 등)
- vLLM, HuggingFace Transformers 등 LLM serving/inference 프레임워크 코드 분석 경험
- PyTorch custom extension(ATen op, torch.library) 개발 경험
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