Senior GPU Networking Architect

Senior GPU Networking Architect

Rüti Vollzeit 75000 - 100000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
NVIDIA Gruppe

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und optimiere GPU-Kommunikationskerne für großangelegte KI-Systeme.
  • Unternehmen: NVIDIA, ein führendes Unternehmen in Grafik- und KI-Technologie.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, umfassende Sozialleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Karrierechancen und internationalem Team.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit innovativer Technologie und einem talentierten Team.
  • Qualifikationen: 5+ Jahre CUDA-Programmierung und fundierte Kenntnisse der GPU-Architektur.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 100000 € pro Jahr.

NVIDIA hat die Computergraphik, das PC-Gaming und das beschleunigte Rechnen seit mehr als 25 Jahren transformiert. Heute nutzen wir das unbegrenzte Potenzial von KI, um die nächste Ära des Rechnens zu definieren. In dieser Ära fungiert unsere GPU als das Gehirn von Computern, Robotern und selbstfahrenden Autos, die die Welt verstehen können. Wir suchen einen Senior GPU Networking Architect, der unserem Netzwerk-Softwareteam beitritt und starke GPU-Architektur- und Programmierkenntnisse mitbringt, um GPU-Kommunikationskerne zu entwickeln und zu verbessern.

Was Sie tun werden:

  • GPU-Kommunikationskerne erstellen, implementieren und optimieren, die kollektive und Punkt-zu-Punkt-Operationen in großangelegten KI-Systemen unterstützen.
  • Tiefes Wissen über GPU-Architektur nutzen, um die Effizienz der Kerne zu verbessern, Latenz zu minimieren und Berechnungen mit Kommunikation zu überlappen.
  • GPU-residente Kommunikationsprimitive und geräteseitige APIs entwickeln, die eine feingranulare, kernelinitiierte Datenbewegung über Knoten und Beschleuniger ermöglichen.
  • GPU-Kerne end-to-end profilieren und optimieren, Engpässe an der Schnittstelle von Berechnung, Speicher und Netzwerk identifizieren und gezielte Optimierungen vorantreiben.
  • Mit Netzwerksoftware-, Hardware- und KI-Framework-Teams zusammenarbeiten, um Kommunikationsstrategien zu co-designen, die mit GPU-Ausführungsmustern und aufkommenden Modellarchitekturen übereinstimmen.
  • Proofs-of-Concept erstellen, Experimente durchführen und quantitative Modellierung zur Bewertung und Validierung neuer Kommunikationsstrategien durchführen.
  • Zur Evolution von Programmiermodellen beitragen, die GPU-bewusste Netzwerkfähigkeiten für Anwendungsentwickler zugänglich machen.

Was wir sehen müssen:

  • 5+ Jahre praktische CUDA-Programmierung, einschließlich Schreiben und Optimieren nicht-trivialer GPU-Kerne.
  • M.Sc. oder gleichwertige Erfahrung in Informatik, Computertechnik oder einem eng verwandten Bereich.
  • Starkes Verständnis der Grundlagen der GPU-Architektur: Warp-Scheduling, Shared Memory, L2-Cache, Speicherkoaleszenz, Belegungsoptimierung und asynchrone Ausführung.
  • Erfahrung mit systemnaher C/C++-Entwicklung in leistungs-kritischen Umgebungen.
  • Vertrautheit mit GPU-Datenbewegungsmechanismen wie GPUDirect RDMA und GPU-initiierten Kommunikationen.
  • Fähigkeit, GPU-Leistungsprofile zu lesen und zu analysieren und Beobachtungen in umsetzbare Optimierungen zu übersetzen.
  • Starke Zusammenarbeit in einem multinationalen, interdisziplinären Umfeld.

Hervorstechende Merkmale:

  • Erfahrung in der Entwicklung oder Optimierung von Kommunikationskernen in Bibliotheken wie NCCL, NVSHMEM oder ähnlichen GPU-bewussten Kommunikationsframeworks.
  • Verständnis von Techniken des verteilten Deep Learning, einschließlich Datenparallelismus, Tensorparallelismus, Pipeline-Parallelismus, Expertenparallelismus und Mischexpertenparallelismus sowie der Kommunikationsmuster, die sie auf GPU-Kerne ausüben.
  • Hintergrund in RDMA, InfiniBand, Hochgeschwindigkeitsnetzwerken und GPU-Systemtopologie, einschließlich NVLink, NVSwitch, PCIe und Netzwerkfabriken, und deren Einfluss auf das Design von Kommunikationskernen.
  • Erfahrung mit Überlappungstechniken wie Kernel-Pipelining, persistente Kerne oder kooperative Gruppen, um Kommunikationslatenz hinter Berechnungen zu verbergen.
  • Nachgewiesene Erfahrung in der Evaluierung und Optimierung von großangelegten LLM-Trainings- oder Inferenzlasten, einschließlich praktischer Arbeit mit Frameworks wie PyTorch, TensorRT-LLM oder vLLM und Vertrautheit mit aufkommenden Servierungsarchitekturen wie disaggregierter Servierung.

Bei NVIDIA arbeiten Sie mit Kollegen zusammen, die tiefes Fachwissen und innovatives Denken in der Branche demonstrieren und die Grenzen dessen, was in KI und Hochleistungsrechnen möglich ist, erweitern. Wenn Sie leidenschaftlich an GPU-Architektur, Low-Level-Kernel-Optimierung und dem Aufbau des Kommunikationsgewebes für die nächste Generation von KI interessiert sind, möchten wir von Ihnen hören!

NVIDIA gilt weithin als einer der begehrtesten Arbeitgeber der Technologiebranche und bietet hoch wettbewerbsfähige Gehälter sowie ein umfassendes Leistungspaket.

Senior GPU Networking Architect Arbeitgeber: NVIDIA Gruppe

NVIDIA ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in München eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung sowie einer offenen Unternehmenskultur fördert NVIDIA kreative Lösungen und den Austausch von Ideen. Die Möglichkeit, an zukunftsweisenden Technologien im Automobilsektor zu arbeiten, macht diese Position besonders attraktiv für Fachkräfte, die einen bedeutenden Einfluss auf die Branche ausüben möchten.

NVIDIA Gruppe

Kontaktdaten:

NVIDIA Gruppe Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior GPU Networking Architect erhalten könntest

Netzwerken ist der Schlüssel

Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht nur auf die Stellenanzeigen warten, sondern aktiv nach Verbindungen suchen, die uns helfen können, einen Fuß in die Tür zu bekommen.

Sei bereit für technische Gespräche

Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse über GPU-Architektur und CUDA-Programmierung auffrischst. Wir sollten auch Beispiele für unsere bisherigen Projekte parat haben, um unsere Fähigkeiten zu demonstrieren.

Zeige deine Leidenschaft

Wenn wir uns bewerben, sollten wir unsere Begeisterung für die Technologie und das Unternehmen klar kommunizieren. Lass uns zeigen, dass wir nicht nur die Anforderungen erfüllen, sondern auch wirklich an der Mission von NVIDIA interessiert sind.

Bewirb dich direkt über unsere Website

Vergiss nicht, dich direkt über die NVIDIA-Website zu bewerben! Das zeigt unser Interesse und gibt uns die beste Chance, im Auswahlprozess gesehen zu werden. Lass uns diesen Schritt nicht auslassen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior GPU Networking Architect mit Bravour zu bestehen

CUDA-Programmierung
GPU-Architektur
Thread-Scheduling
Speicherhierarchie
Ausführungs-Pipelines
C/C++-Entwicklung
GPU-Datenbewegungsmechanismen

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei authentisch!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst. Zeig uns, was dich motiviert und warum du für die Rolle als Senior GPU Networking Architect brennst. Authentizität kommt immer gut an!

Betone deine Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine 5+ Jahre Erfahrung mit CUDA-Programmierung und GPU-Architektur klar hervorhebst. Wir wollen sehen, wie du in der Vergangenheit Probleme gelöst hast und welche Erfolge du erzielt hast.

Verstehe die Anforderungen:Lies die Stellenbeschreibung genau durch und achte darauf, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu den Anforderungen passen. Zeig uns, dass du die Verbindung zwischen GPU-Computing und Netzwerktechnologien verstehst!

Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei NVIDIA Gruppe vorbereitet

Verstehe die GPU-Architektur

Mach dich mit den Grundlagen der GPU-Architektur vertraut, insbesondere mit Themen wie Warp-Scheduling und Speicherhierarchie. Zeige im Interview, dass du diese Konzepte nicht nur verstehst, sondern auch anwenden kannst, um die Effizienz von Kernels zu verbessern.

Praktische CUDA-Erfahrung

Bereite dich darauf vor, über deine praktischen Erfahrungen mit CUDA-Programmierung zu sprechen. Sei bereit, spezifische Beispiele für nicht-triviale GPU-Kernels zu geben, die du geschrieben und optimiert hast, und erkläre, welche Herausforderungen du dabei überwunden hast.

Zusammenarbeit betonen

Da die Rolle eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, solltest du konkrete Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du in einem interdisziplinären Umfeld gearbeitet hast und welche Kommunikationsstrategien du genutzt hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.

Optimierungsstrategien präsentieren

Sei bereit, über deine Ansätze zur Profilierung und Optimierung von GPU-Kernels zu sprechen. Diskutiere spezifische Bottlenecks, die du identifiziert hast, und welche gezielten Optimierungen du vorgenommen hast, um die Leistung zu steigern. Das zeigt dein tiefes Verständnis für die Materie.