Staff Kernel Optimization Engineer

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Cerebras

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501 - 1000 employés

🔧 Matériel

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

Hardware • Artificial Intelligence • SaaS

Cerebras est une entreprise qui développe des puces IA à l'échelle d'une plaquette (le Wafer-Scale Engine) et des systèmes spécialement conçus pour l'inférence et l'entraînement ultra-rapides en IA. Ils proposent le système CS-3 et Cerebras Inference Cloud, compatible avec l'API OpenAI, permettant un déploiement sur site, dans le cloud et à la périphérie. Ils collaborent avec des entreprises telles qu'AMD, CrowdStrike, Flex, et de grandes entreprises. Leur message produit met en avant des puces extrêmement grandes (58 fois plus grandes que les GPU), une vitesse et un débit massifs (jusqu'à 15 fois plus rapide pour l'inférence, des milliers de tokens par seconde) et des cas d'utilisation allant du service de modèle, au fine-tuning et au pré-entraînement. Parmi leurs clients, on trouve OpenAI, Meta, GSK, la Mayo Clinic, AWS, et d'autres ; les applications couvrent l'infrastructure IA, les agents en temps réel, la génomique, la découverte de médicaments, la cybersécurité, et la recherche d'entreprise. Cerebras se concentre sur le matériel IA haute performance et les offres logicielles/plateformes intégrées pour l'entraînement et l'inférence.

Description

• Develop design specifications for new machine learning and linear algebra kernels and mapping to the Cerebras WSE System using various parallel programming algorithms. • Develop and debug kernel library of highly optimized low level assembly instruction and C-like domain specific language routines to implement algorithms targeting the Cerebras hardware system. • Develop and debug high-performance kernel routines in low-level assembly and a custom C-like (CSL) language, implementing algorithms optimized for the Cerebras hardware system. • Using mathematical models and analysis to measure the software performance and inform design decisions. • Develop and integrate unit and system testing methodologies to verify correct functionality and performance of kernel libraries. • Study emerging trends in Machine Learning applications and help evolve Kernel library architecture to address computational challenges of the start-of-the-art Neural Networks. • Interact with chip and system architects to optimize instruction sets, microarchitecture, and IO of next generation systems.

🎯 Exigences

• Bachelor’s, Master’s, PhD or foreign equivalents in Computer Science, Computer Engineering, Mathematics, or related fields. • Understanding of hardware architecture concepts — must be comfortable learning the details of a new hardware architecture. • Skilled in C++ and Python programming languages. • Good knowledge of library and/or API development best practices. • Strong debugging skills and knowledge of debugging complex software stack. • Experience in kernel development and/or testing (preferred). • Familiarity with parallel algorithms and distributed memory systems (preferred). • Experience in programming accelerators such as GPUs and FPGAs (preferred). • Familiarity with Machine Learning neural networks and frameworks such as TensorFlow and PyTorch (preferred). • Familiarity with HPC kernels and their optimization (preferred).

🏖️ Avantages

• Build a breakthrough AI platform beyond the constraints of the GPU. • Publish and open source their cutting-edge AI research. • Work on one of the fastest AI supercomputers in the world. • Enjoy job stability with startup vitality. • Our simple, non-corporate work culture that respects individual beliefs.