esl建模岗位职责

【岗位职责】
1、 负责端侧AI加速器功能模型的开发与实现；
2、 配合相关团队，共同推进AI芯片软件栈的构建与优化；
3、 参与系统芯片的需求梳理、架构规划及技术规格制定；
4、 搭建性能建模与仿真环境，结合典型benchmark完成性能分析与调优。

【任职要求】
1、 计算机、电子等相关专业硕士及以上学历，具备5年以上相关行业经验；
2、 掌握Spike/Gem5/SystemC等系统级建模工具，具有实际建模与仿真经历；
3、 精通计算机体系结构，熟悉SOC架构发展趋势与关键技术点；
4、 了解大模型及transformer类算法，并具备相应的建模能力。
【工作内容】1、负责端侧AI加速器功能模型的开发与实现；2、配合相关团队，共同推进AI芯片软件栈的构建与优化；3、参与系统芯片的需求梳理、架构规划及技术规格制定；4、搭建性能建模与仿真环境，结合典型benchmark完成性能分析与调优。
【基本条件】1、计算机、电子等相关专业硕士及以上学历，具备5年以上相关行业经验；2、掌握Spike/Gem5/SystemC等系统级建模工具，具有实际建模与仿真经历；3、精通计算机体系结构，熟悉SOC架构发展趋势与关键技术点；4、了解大模型及transformer类算法，并具备相应的建模能力。

岗位职责：
1. 参与系统芯片需求分析、架构设计和规格定义；
2. 负责系统芯片系统级建模和芯片模拟器开发；
3. 负责PPA分析、指导架构优化和系统实现方案优化；
4. 负责系统级芯片建模和芯片仿真平台的建立和维护。
任职要求：
1. 计算机及相关专业硕士以上学历，5年以上工作经验，有车规经验优先；
2. 熟悉系统级建模语言SystemC/C++，有系统级建模经验，有芯片模拟经验；
3. 熟悉计算机体系结构，熟悉CPU和指令集架构，了解SoC架构热点和技术方向；
4. 有较强的系统性思维，精通软件，熟悉硬件；
5. 英语听说流利。

岗位职责：
1.架构级性能建模：基于SystemC/TLM-2.0构建NoC（Network-on-Chip）及SoC顶层ESL虚拟原型，对芯片的带宽、延迟、吞吐率及一致性问题进行早期量化评估，为架构决策提供数据支撑。
2.流量模型与场景仿真：开发与应用典型的AI训练/推理、高性能计算（HPC）及网络处理等业务场景的流量模型（Trace-based或Synthetic），模拟真实多核CPU/GPU/NPU对互联结构的竞争与拥塞情况。
3.NoC配置与拓扑探索：配合NoC设计工程师，通过ESL平台快速迭代不同NoC拓扑（Mesh/Torus/自定义）、路由算法及QoS策略，预判不同配置对PPA（性能、功耗、面积）的影响，加速架构收敛。
4.软硬件协同验证与早期驱动开发：为底层固件和驱动程序开发提供提前可用的虚拟平台，支持操作系统（如Linux）及关键驱动的早启动（Early Boot）与功能联调，提前发现软硬件接口问题。
5.性能瓶颈分析与调优：基于仿真数据，深入分析NoC热点、延迟分布及利用率瓶颈，输出详细分析报告，指导RTL设计团队进行微架构优化。
6.模型校准与相关性维护：与RTL验证团队协同，确保ESL模型性能数据与后续RTL仿真或实测结果保持高度一致，持续校准模型参数。
任职要求：
1. 专业背景：
计算机体系架构、微电子、电子工程、通信工程等相关专业，硕士及以上学历。
2. 项目经验：
（1）具备复杂SoC（片上系统）或高性能IP的ESL建模或架构分析经验，有实际流片前后的性能相关性分析经验者优先。
（2）有先进工艺（如7nm及以下）下大型SoC芯片的互联建模或性能评估经验者优先。
（3）熟悉高性能服务器、AI芯片或网络芯片的互联需求，对真实业务场景下的数据流特征有深刻理解。
（4）总线与协议：精通AMBA总线协议（AXI4/5、ACE），对CHI（Coherent Hub Interface）协议及CXL（Compute Express Link）等高速互联协议在模型中的实现有深入理解。
3. 建模与设计能力：
（1）精通SystemC、TLM-2.0建模语言，具备Transaction-Level建模经验，熟悉松散时间（LT）或近似时间（AT）建模风格。
（2）熟悉NoC微架构细节（路由、仲裁、QoS、流控、死锁避免等），并能将这些机制抽象为高效的性能模型。
（3）具备至少一种商用NoC IP（如Arm CMN、Arteris FlexNoC）的架构配置或建模经验，或对开源NoC（如SST、Garnet）有深入修改经验。
（4）扎实的C++编程功底，熟悉数据结构与算法，具备高性能、低开销的仿真代码开发能力。
4. 工具与流程：
（1）熟练使用EDA厂商的ESL虚拟原型工具（如Synopsys Platform Architect、Cadence Virtual System Platform）或开源仿真框架（如gem5、SST）。
（2）熟练使用Python、Perl或Tcl等脚本语言进行仿真自动化、测试用例生成及数据分析（如Pandas/Matplotlib）。
（3）具备基本的RTL阅读能力（Verilog/SystemVerilog），以便准确理解微架构实现细节用于模型校准。
5. 加分项：
（1）有Arm CMN（Coherent Mesh Network）一致性互联总线的架构模型开发或验证经验。
（2）熟悉PCIe、CXL、UCIe等高速接口协议在SoC中的集成方式及对互联性能的影响。
（3）有AI芯片、DPU或高性能网络芯片的NoC性能建模经验。
（4）熟悉机器学习框架（如TensorFlow/PyTorch）的底层计算图与通信模式，能提取典型的通信特征用于流量注入。