【職務内容】
PFNは「現実世界を計算可能にする」というミッションのもと、AIの計算資源として2016年から神戸大学との共同でMN-Core(TM)シリーズの開発を始めました。現在では「フラッグシップモデル」と「生成AI向け推論Chip」の2つのラインで開発・製品化を進めています。
MN-Core シリーズの特徴として、通常はChip上に搭載されるキャッシュコントロールや命令スケジューラなどの機能をソフトウェアが担うことで、チップ上の演算器面積を最大化しました。これにより、同一面積のチップにおいて高い演算性能と電力効率を実現しています。
フラッグシップモデルのMN-Core 2プロセッサーは、AI学習・推論に加えて高性能計算（HPC）向けにも省電力プロセッサーとして活用できます。MN-Core 2を搭載した大規模クラスターの構築を始めるとともに、関連製品の販売も始まりました。さらにMN-Core 2で実行できるHPCアプリケーションの開発も加速していきます。本ポジションでは、これらのHPCアプリケーション開発に関わる業務を遂行するエンジニアならびにリサーチャーを募集します。
▼具体的には
・MN-Core上のHPCアプリケーションの実装・最適化
・MN-Core上のHPCアプリケーションのポーティング、開発、最適化
を行いながら、実際のアプリケーション挙動や特性を理解し、実利用レベルまでアプリケーションの最適化を進めていくと同時に、必要であれば、MN-Coreコンパイラに関しても主体的に汎用コード生成系の機能追加や議論を行い、MN-CoreのHPC活用を推進していきます。
Chipの設計から製造、コンパイラの整備等一連の開発全てを社内で行っていることから、Chipの性能を引き出すための障害となるブラックボックスが一切ありません。この恵まれた環境で、HPCアプリケーションの開発を行い、HPCの世界に変革を起こす仲間を募集します。
現時点でMN-Coreに詳しい必要は全くありませんが、基本的な計算機アーキテクチャへの理解があると良いです。
【勤務地】
リモート勤務制度あり（日本国内に限る）
【応募資格（必須）】
・HPCアプリケーションに関する経験
- GPUおよびCPUでの複数のエリアのアプリケーションの最適化経験
・C／C++の十分な経験
・計算機アーキテクチャに関する知識
【応募資格（歓迎）】
・コンパイラ（特に最適化バックエンド）の開発経験
・何らかの科学技術計算アプリケーションのアセンブリレベルでの最適化の経験
・MPI等を用いた分散並列実装の経験
・スパコンを用いた大規模（100並列～）計算の実施経験
