خبير نواة Trainium (NKI)

تقييم الجودة، والصحة، والملاءمة العتادية لمهام تطوير واجهة نواة نيورون (NKI) المستخدمة في تدريب وتقييم نماذج مختبر ذكاء اصطناعي رائد. ستقوم بتقييم دقة الهجرة من CUDA إلى NKI، وجودة تحسين الأداء الخاصة بـ Trainium، ومعايير الدقة العددية عبر المنصات، وتقديم ملاحظات كتابية واضحة ومبنية على معايير محددة.

المؤهلات الأساسية • سنتان (2+) أو أكثر من الخبرة العملية في تطوير أو تحسين النواة باستخدام واجهة نواة نيورون (NKI) الموجهة لعتاد AWS Trainium/Inferentia2 • فهم قوي لأنماط التطوير الخاصة بـ NKI: الحوسبة القائمة على البلاط (tile-based)، إدارة التسلسل الهرمي للذاكرة SBUF/PSUM/HBM، قيود أبعاد التقسيم، وتنظيم التوجيه المباشر للذاكرة (DMA) • خبرة مثبتة في تقييم جودة الهجرة من CUDA إلى NKI • الإلمام بتحليل الأداء الخاص بـ Trainium (استخدام خط أنابيب NeuronCore، إنتاجية محرك الموثوقية، اختناقات عرض النطاق الترددي للذاكرة) • خبرة في تحديد أو تقييم معايير الدقة العددية عبر المنصات (ترتيب التراكم بين GPU وTrainium، سلوك التقريب، دلالات الدقة المختلطة)

المؤهلات المفضلة • خبرة مباشرة مع AWS Neuron SDK، أو مكونات محول Neuron الداخلية، أو المساهمات في مكتبات نواة NKI • خبرة سابقة في تطوير نواة CUDA أو Triton • الإلمام بمواصفات عتاد Trainium (هنية NeuronCore-v2، طوبولوجيا SRAM على الشريحة، أنواع البيانات المدعومة: FP32/BF16/FP8/INT8) • خبرة في قياس أداء أحمال عمل تدريب التعلم الآلي على مثيلات Trn1/Trn2