AI计算系统协同设计研发-阿里星-阿里巴巴2027届实习生

以真实AI负载为驱动，打通算法、系统、软件、芯片全栈壁垒，定义软硬协同的最优架构抽象层。 具体工作方向包括但不限于： 1.建立负载驱动的协同设计流程：从典型AI负载（大模型、多模态、推荐系统等）的计算与访存特征出发，推导指令集、内存层次与微架构需求。 2.设计可扩展的编译与运行时中间层，实现上层算法结构到底层硬件的高效映射，使架构原生适配负载演化趋势。 3.构建跨层级性能分析工具链，基于负载特征定位从算法到晶体管的瓶颈，并驱动软硬接口迭代优化。 4.探索面向未来负载（如长上下文、MoE、多模态）的架构协同设计方法论，输出下一代芯片的架构方案。

1.计算机体系结构、人工智能、电子工程等相关领域博士，有顶会论文（ISCA/HPCA/ASPLOS/MICRO/OSDI/SOSP等）或芯片流片/大型系统开发经验者优先。 2.深入理解AI负载特性（如大模型、推荐系统、多模态），具备从算法到芯片的全栈视野，能够从负载特征推导架构需求。 3.精通C/C++，有编译器（LLVM/MLIR/TVM）或大型系统软件开发经验。 4.具备跨领域协同能力，能高效与算法、系统、软件、硬件团队沟通，将负载洞察转化为可落地的架构设计。