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崗位職責(zé):
●邊緣模型部署與集成: 負(fù)責(zé)將訓(xùn)練好的計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型( PyTorch,TensorFow, ONNX等)高效、穩(wěn)定地部署到自研的AI芯片.上,實(shí)現(xiàn)從算法到產(chǎn)品的落地。
●邊緣端性能極致優(yōu)化:針對(duì)自研soC的NPU、GPU、 CPU異構(gòu)算力,進(jìn)行模型算子適配、內(nèi)存優(yōu)化和并行計(jì)算優(yōu)化，最大化利用硬件資源。
●應(yīng)用模型壓縮技術(shù)(量化INT8/FP16、剪枝、知識(shí)蒸餾)顯著降低模型體積和計(jì)算量,滿(mǎn)足邊緣設(shè)備在算力、內(nèi)存、功耗和時(shí)延上的嚴(yán)格約束?！裢评硪媾c工具鏈開(kāi)發(fā):熟練運(yùn)用或二次開(kāi)發(fā)適用于邊緣設(shè)備的推理框架,如RKNN Toolkit 1 RKNN-Toolkit2 (針對(duì)RK3588), M indSpore Lite 或Ascend參考應(yīng)用(針對(duì)異騰)。
●開(kāi)發(fā)自動(dòng)化腳本或工具 :實(shí)現(xiàn)模型轉(zhuǎn)換、量化、編譯、測(cè)試的流水線化,提升部署效率。
●服務(wù)封裝與系統(tǒng)集成: 將優(yōu)化后的模型封裝為輕量級(jí)服務(wù)或 SDK,集成到嵌入式Linux系統(tǒng)或上層應(yīng)用中，提供低延遲、高可靠的推理接口。
●性能監(jiān)控與問(wèn)題排查: 在真實(shí)邊緣設(shè)備上建立性能監(jiān)控,持續(xù)跟蹤推理延遲、幀率(FPS)、 功耗、溫度等關(guān)鍵指標(biāo),快速定位并解決部署中的性能瓶頸和穩(wěn)定性問(wèn)題。
●跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作: 與算法團(tuán)隊(duì)緊密合作, 指導(dǎo)模型設(shè)計(jì)以適應(yīng)邊緣部署;與嵌入式開(kāi)發(fā)、硬件團(tuán)隊(duì)協(xié)作,解決底層驅(qū)動(dòng)、資源調(diào)度等問(wèn)題。