
专注于高端 AI 算力芯片研发与落地聚焦大模型推理核心赛道以原创架构创新、全栈自研技术、全国产化产业链为核心支撑打造出适配 AI 产业发展的专用算力芯片产品。相较于传统通用算力芯片系列产品针对性解决了大模型推理带宽不足、数据延迟高、算力利用率低等行业痛点在架构创新、性能表现、自主可控、场景适配与规模化落地方面具备差异化核心优势可为云端大模型推理、高端人工智能算力部署提供高效、安全、可控的底层硬件支撑。 原创架构创新重构大模型推理算力体系。产品打破通用 GPU 的传统设计思路首创 3D TokenPU 专属推理架构采用先进 3D 混合堆叠技术与晶圆级互联工艺将多层存储晶圆与计算逻辑晶圆垂直整合大幅缩短数据传输路径把传统芯片毫米级传输距离压缩两个数量级实现 16TB/s 的超大访存带宽有效解决 AI 推理常见的数据饥饿问题。同时依托 Tile-Native 软硬件协同设计理念以模块化单元统筹数据存储、搬运与计算精准匹配大模型 token 流式推理特征从底层架构上实现推理场景的极致优化架构理念领先行业通用设计方案。 全栈自研技术构筑深厚技术壁垒。全系算力产品基于自研 RISC-V 指令架构、全套自主 IP 核与自研软件栈体系搭建拥有完整自主知识产权摆脱了海外通用架构的技术依赖与生态束缚。依托成熟的集成电路研发经验深度落地存算一体核心技术优化算力调度与数据处理逻辑大幅提升高密度运算场景下的算力输出效率。经过多轮技术迭代与流片验证核心技术方案已从理论研发落地为量产产品性能、稳定性均经过实测验证综合表现优于市面同级别通用算力芯片。 全国产化闭环筑牢产业自主可控能力。产品从架构设计、核心 IP 研发、晶圆制造到封装测试全程依托国内成熟产业链完成适配国产工艺体系彻底规避海外技术封锁、供应链断供等风险。在国内数字产业自主可控的发展趋势下该国产化算力方案完美契合政企、科研机构、人工智能企业的合规建设要求能够为国产 AI 大模型研发、云端算力平台搭建、高端智能算力应用提供安全可靠的底层硬件底座助力国产 AI 生态自主化升级。 场景精准适配落地实用性极强。产品主打 AI 云端大模型推理核心场景针对主流大模型的高频推理、批量运算、实时响应需求深度优化有效降低推理延迟、提升算力利用率。同时具备优秀的通用性可适配智能数据运算、高端算力赋能、科研算力实验等多元场景能够灵活适配不同模型规模、不同算力负荷的应用需求。产品部署难度低、适配性强无需大规模改造即可融入各类 AI 算力系统兼顾轻量化测试与规模化商用落地需求。 高性价比与高稳定性适配规模化推广。依托全自研技术与国产化量产体系有效压缩产品迭代、生产与运维成本在同等推理性能下相较海外高端算力芯片具备显著的成本优势大幅降低企业高端算力部署门槛。产品经过严格流片测试与场景打磨硬件架构稳定可靠长期高负荷运行下算力衰减低、故障率小搭配完善的技术适配与运维保障体系可持续稳定输出高性能算力适配大规模、常态化的商用算力部署需求。整体而言产品以原创 3D 架构创新为核心以全栈自研和国产化供应链为支撑精准切入大模型推理算力刚需凭借高性能、高可控、高适配、高性价比的综合优势填补了国产专用推理芯片的市场短板为国内人工智能产业高质量、自主化发展提供了坚实的算力支撑。岗位来袭Base北京后端专家熟悉 5/7/12/22/28nm等先进工艺节点具备模块级或全芯片级从Netlist到GDSII的整个后端流程Tapout经验LLVM编译器研发工程师侧重LLVM后端AI芯片建模工程师进行 Gem5 模拟器开发与调试进行AI芯片GPU/NPU/TPU等架构建模AI 芯片指令集仿真器设计和开发DFT工程师scan architecture definition, scan insertion andcompression, chain plan and optimizationATPG, fault coveratge analysis, stuck-at/transition fault detectMBIST, Repair boundary Scan/JTAG数字前端工程师(AI推理芯片)(DRAM、总线设计、Tensor、Vector)熟悉计算机体系结构知识熟悉RISC-V或Arm处理器指令集与微架构熟悉指令发射熟悉Verilog、SV硬件描述语言以及RTL级电路设计方法有可靠性设计冗余设计经验是加分项有计算部件/IP 设计经验是加分项。SI/PI工程师(先进封装方向)精通主流SI/PI仿真工具如Hspice、Ansys、CadenceSigrity、KeysightADS等有大功率AI/GPU芯片PI设计经验者优先AI服务器硬件系统工程师SE(偏总体架构、超节点经验)精通AI加速卡NVIDIAHGX、IntelGaudi或国产算力芯片的集成规范、热管理约束及测试验证方法熟悉DFX面向卓越的设计、服务器生产加工、功能测试及老化Burn-in测试流程AI服务器硬件工程师(板级设计)3年服务器硬件开发经验或2年以上GPU/AI服务器项目专项经验对高速信号完整性、电源完整性具有较深入的理解熟悉GPU、FPGA、X86等相关处理器高级IC测试工程师(ATE、可靠性测试工程师)精通主流ATE平台如Advantest93K、TeradyneUltraFlex/J750等一种或者几种测试设备编程开发AI芯片架构工程师精通 C/C 和 Python有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯有AI领域的基础知识了解相关算法模型及常见应用领域AI框架研发工程师(3D堆叠芯片)精通 C/C 和 Python有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯有AI领域的基础知识了解相关算法模型及常见应用领域具备主流深度框架或大模型推理引擎开发经验熟练应用 Profiling 技术验证工程师Core验证需要至少有risc-V ISA或SMT或LSU验证经验熟悉随机指令发生器者优先