深度學習編譯器坑位多嗎？

1樓：熊勒個貓

據我了解，除了一直在知乎上輸出文章的楊軍大佬他們團隊(阿里 PAI)之外，還有華為也是在招的。華為和阿里算是參與研究tvm比較早的企業，實力積澱特別深厚而且內部應用應該比較成熟了，這兩家算是比較好的選擇。

除此之外，其實大廠和ai公司都在研究。比如之前看到過位元組開源的lightseq就用了tvm，他們面試官在面試交流的時候，也提到了內部業務已經有很多模型在用。所以位元組應該也是有坑位的。

然後美團，快手對應的推理框架部門其實都在布局這一塊，只要你水平沒問題，找工作應該是不愁的。

除了國內的大廠，還有國外的NVIDIA和Intel在上海都有崗位。

2樓：次元碎片

坑位挺多。

現在的幾種技術路線都比較耗人力，各大公司再搞一套或幾套DSA，編譯器在每種架構來一遍，人力需求就上來了。

我們不妨做兩個迭代：

首先是新運算元。現在的網路模型，跟乙個程式也差不多了，寫個函式就可以定義成乙個新層，將其硬化就會有收益。沒法畫個圈說做這些運算元就夠了，將把高層運算元下降成低層的方案，目前看也是不完備的，自動化下降目前並不通用，手動下降則需要很多開發。

其次是設計空間選擇。卷積單元算卷積就比矩陣單元強。之前定位CNN的架構肯定選卷積單元，結果出來發現流行Transformer了，那就頭疼了。

架構戰爭目前還沒有要結束的樣子。tensor+vector看上去是個趨勢，這樣的架構更像個處理器而不是個accelerator。

2. 迭代一下編譯崗位變化：大廠開始做AI加速器的平台化，編譯的實現思路也從手工/不下降向自動/下降的方向遷移。

可以超前部署一下。當然，手寫運算元也不會很快消失，畢竟dsp都幾十年了，優化大部分還是手擼靠譜。

3樓：

多呀，每天都有獵頭問我要不要跳槽。招人的公司有：阿里，tx，位元組和各種創業公司

不過目前可能偏向社招跟多一點？（這是我猜的）修改：前面好像有點偏題了，你只關心應屆生。如果你是研究AI編譯器的話建議：

1.多寫寫文章擴大自己影響

2. 勾搭各種大佬

3. 參與知名開源專案，如tvm

滿足以上三點，我覺得應該會有人主動來找你的，祝你好運。：）

4樓：14m3

根據我去年校招的經驗是有公司招深度學習編譯器的崗位的。

@高洋。阿里 @楊軍也在招。 @藍色所在公司也有相關崗位，不過好像不怎麼招應屆。

補充一下， @袁進輝他們公司也在招深度學習編譯器崗位的。