UP简历 小U

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个人总结

资深AI芯片工程师,在AI计算架构设计、高性能硬件加速器开发及前沿深度学习模型部署方面拥有<strong>5年</strong>以上经验。精通RTL设计与验证,熟悉主流AI框架与工具链,成功主导并交付多个<strong>AI芯片项目</strong>,有效提升<strong>计算效率</strong>和<strong>能效比</strong>。致力于将创新技术转化为高性能、高可靠性的AI解决方案。

工作经历

高级AI芯片工程师

华为海思

2021-07 - 2024-06
  • 主导下一代AI推理芯片的架构设计与实现,负责NPU核心模块的RTL设计,通过创新架构将推理性能提升30%,同时降低功耗20%
  • 负责深度学习算子的硬件加速优化,将关键算子(如Convolution、GEMM)的执行效率提升50%,有效支撑Transformer模型的部署。
  • 与软件团队紧密协作,定义AI芯片指令集软件接口,确保硬件与主流AI框架(TensorFlow, PyTorch)的无缝对接,加速产品上市周期15%
  • 负责芯片级功能验证性能仿真,识别并解决XX个设计缺陷,确保芯片一次流片成功率达95%以上。
  • 参与AI芯片的量产导入与测试,优化测试方案,将测试时间缩短10%

AI芯片设计工程师

地平线机器人

2019-07 - 2021-06
  • 参与边缘AI芯片J3的开发,负责神经网络处理器(NPU)中数据通路控制逻辑的RTL设计与验证。
  • 实现CNN模型在硬件上的高效映射,通过量化剪枝技术优化硬件资源利用率,使模型推理速度提升2倍
  • 使用SystemVerilog进行模块级验证,覆盖率达到90%,并协助完成FPGA原型验证,加速设计迭代。
  • 协助团队完成AI加速器的性能瓶颈分析与优化,成功将某核心应用场景的端到端延迟降低25%

项目经历

低功耗神经网络加速器设计

清华大学(硕士项目)

2018-03 - 2019-05
  • 项目背景:针对移动端AI应用对低功耗、高性能计算的需求。
  • 个人角色:核心设计者,负责神经网络计算单元的架构设计和RTL实现。
  • 项目执行:设计了一种基于稀疏化数据复用的计算单元,采用门控时钟多电压域技术实现功耗优化。
  • 项目成果:TSMC 28nm工艺下,相比传统设计,实现了2.5倍的能效比提升,并在ImageNet数据集上达到99%的准确率。

教育背景

清华大学

硕士 · 微电子学与固体电子学

2016-09 - 2019-06

北京大学

本科 · 电子信息工程

2012-09 - 2016-06

技能专长

AI芯片设计

NPU架构设计 · RTL设计 (Verilog/SystemVerilog) · 硬件加速器 · 低功耗设计

EDA工具

Synopsys Design Compiler · Cadence Genus · Mentor QuestaSim · VCS

深度学习

TensorFlow · PyTorch · Caffe · ONNX

验证与仿真

UVM · SystemVerilog Assertions (SVA) · FPGA原型验证 · 形式验证

编程语言

Python · C++ · Shell Scripting · MATLAB

职位专家2025/12/4

AI芯片工程师简历范文

AI芯片工程师 科技行业 3-5年经验

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核心亮点

专注于AI计算芯片研发,突出专业深度
强调硬件设计与软件优化结合能力
展示在AI芯片架构、算法加速方面的项目经验
体现对前沿AI技术和行业趋势的敏锐洞察

适用人群

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