DNN Compiler Engineer(Senior Engineer)

  • Tokyo
  • Remote OK - Anywhere in Japan
  • Full-time
  • May 10, 2023
Conditions
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Apply from Japan Only
(You must live in Japan to apply)
Requirements
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Language Requirements
Japanese: Fluent
English: Conversational
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Minimum Experience
Senior or above

What you will do/仕事内容

We, LeapMind Inc., are working on developing a unique accelerator IP for deep learning (DNN).

This accelerator IP consists of various modules, each of which autonomously executes the sequence of instructions given by the host processor. There is limited computational resource and buffer within an accelerator IP, and its capability of computational resource depends on its configuration. 

Having a sophisticated compiler is critical for the IP to efficiently utilize these limited computational resources and buffer to maintain its computing unit being highly utilized while lowering the data transmission rate between the accelerator and DDR memory.

Designing and implementing such a compiler is a challenging task, which requires both high coding skills and deep knowledge of various algorithms.

You will be in charge of developing a compiler that takes deep learning networks as input and generates a sequence of instructions to those modules as an output.


LeapMindでは、深層学習向けの独自アクセラレータIPを開発しています。

この独自アクセラレータIPは様々なモジュールから構成されており、これらのモジュールは外部から与えられた命令列に従ってそれぞれ自律的に演算実行を行います。アクセラレータIP内の計算資源やバッファは限られており、またこれらの計算資源量はコンフィギュレーションによって増減します。これら計算資源やバッファを効率的に運用し、DDRメモリとのデータ転送量を抑えつつ、演算器の高い稼働率を維持するには、高度なコンパイラが求められます。そのようなコンパイラの設計および実装は、高いコーディング能力だけでなく様々な計算機アルゴリズムの深い知識が求められる、非常にチャレンジングな仕事です。本ポジションでは、Deep Learningのネットワークを入力とし、これらモジュールへの命令列を出力とするコンパイラの開発を担当していただきます。今回募集の開発チームは、PG BATTLE 2021 企業の部で3位の結果を誇るチームで、非常に優秀でコーディング能力の高いメンバーと一緒に働くことができます。カジュアル面談のご希望やご応募をお待ちしております!


What you will need/必須スキル

  • BS degree in Computer Science or equivalent practical experience
  • Deep and broad knowledge of various algorithms
  • Deep and broad knowledge of various data structure
  • Proficient in programming to write complex algorithms and data structure
  • More than 3-year of development experience with C++11 and later
  • コンピュータサイエンスの学士号もしくは同等の実務経験
  • 様々な計算機アルゴリズムの深い知識
  • 様々なデータ構造の深い知識
  • 複雑なアルゴリズムやデータ構造を記述できる高いコーディング能力
  • 3年以上のC++ (C++11以降)による開発経験


Additional qualifications that are nice to have/歓迎スキル

  • MS degree in Computer Science or equivalent practical experience
  • Development experience of compilers, especially backend and optimization
  • Especially, knowledge of register-allocation, spill/fill, and scheduling
  • Knowledge and experiences of computer architecture and low-level programming
  • Understanding of operations used in machine learning and deep learning
  • Good records in programming contests such as Codeforces and AtCoder
  • コンピュータサイエンスの修士号もしくは同等の実務経験
  • コンパイラ、特にバックエンドや最適化の開発経験
  • 特に register allocation, spill/fill, scheduling に関する知識
  • コンピュータアーキテクチャや低レベルプログラミングに関する知識、経験
  • 機械学習・深層学習で使用される演算の理解
  • Codeforces, AtCoderなどのプログラミングコンテストでの高い成績
  • 日常会話レベルの英語によるコミュニケーション能力

LeapMind Inc. is developing its business with the company mission, “to create innovative devices with machine learning and make them available everywhere” and our original weight reduction technology for deep learning models, the dedicated circuit design, and leveraging the knowledge gained from the collaboration with more than 150 companies.

Our core product "Efficiera" is an ultra-low power AI inference accelerator that can be implemented on an FPGA device or ASIC/ASSP device, and is specialized for CNN inference operations, taking full advantage of our original deep learning model weight reduction method "extremely low bit quantization". It will enable advanced data processing by deep learning in environments where AI could not be used before.

Ultra low power AI inference accelerator IP EFFICIERA

"機械学習を使った今までにないデバイスをあまねく世に広める"を企業理念に、独自のディープラーニングモデルの軽量化技術や専用回路設計技術と150を超える企業との共創で得た知見を活かし、事業を展開しています。

私たちが開発したコア製品である”Efficiera"は、独自のディープラーニングモデル軽量化手法「極小量子化技術」を最大限に活かす、FPGAデバイス上もしくはASICデバイス上の回路として動作するCNNの推論演算処理に特化した超低消費電力AI推論アクセラレータIPで、今までAIが使えなかったような環境でもdeep learningによる高度な情報処理を可能にします。

超低消費電力AIアクセラレータIP EFFICIERA

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