浙江
NVIDIA图形处理器已成为人工智能业务蓬勃发展的基石，但该公司正努力追赶行业需求。ASIC芯片提供定制化的硅设计，可对特定计算工作负载进行硬件加速，很快就会成为该领域的下一个风口。
根据最近在网上发布的招聘信息，Meta 公司希望招聘高技能的硬件工程师来开发新一代专用集成电路（ASIC）设计。ASIC 芯片在硬件层面为特定的计算用途而定制，这意味着它们不像传统 CPU 那样用于通用用途。但是，ASIC 在其设计用途上也非常高效，例如为人工智能工作负载和聊天机器人服务提供机器学习算法。
Meta公司最新招聘职位分布在印度班加罗尔和加利福尼亚桑尼维尔。在印度，Facebook 母公司正在招聘一名ASIC 工程师，为其数据中心构建硬件加速器。招聘信息称，这名新员工将成为 ASIC 团队不可或缺的一员，该团队致力于开发最先进的芯片架构，以加速人工智能/机器学习算法。
尽管人工智能应用对能源的需求巨大，但 Meta 仍希望打造"绿色"数据中心加速器。新任 ASIC 工程师需要开发新的先进硬件架构和算法，以支持和测试这些新芯片。该职位的职责包括开发性能和功能模型以验证新架构，创建机器学习内核以分析 ASIC 芯片，以及针对 ML 工作负载优化架构。
Facebook 公司正在寻找至少拥有计算机科学或工程学士学位、10 年以上工作经验并了解处理器、内存系统和片上互连网络等计算机架构概念的人才。应聘者还需要在 C++（和 C）等低级面向对象编程语言方面有丰富的经验。
Meta的一些与ASIC架构相关的招聘信息最早是在2023年12月发布的，但两周前又重新发布了。该公司此前曾表示，希望开发自己的"推理加速器"，并将于 2024 年上线。
据 NVIDIA 首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）称，GPU 在改善 Meta 的"推荐引擎"和公司整体收入方面发挥了关键作用。但 NVIDIA 也表示，在不久的将来，它很可能无法为任何从事人工智能业务的人提供足够的 GPU 加速器。Meta 似乎也在研究人工通用智能 （AGI）这一难以捉摸的概念，这对于最新的 GPU 技术来说是一项极其艰巨的任务，但对于专用的 ASIC 芯片设计来说，却能从中获益匪浅。
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