NVIDIA招聘第二波软件岗位火热来袭!gpucuda操作系统linuxnvidia

NVIDIA正在寻找那些充满技术热情的并渴望与世界各地的顶尖人才合作,共同推动创新的人才。

现在多个团队正在招聘中,具体包括:

DRIVESim团队

自动驾驶校准团队

软件后端数据平台团队

视频软件团队

软件开发技术项目团队

售后技术支持团队

GPU系统软件开发团队

网络软件团队

深度学习组

EnterpriseSWQA团队

网络团队

部门简介与工作机会

专注于开发和产品化颠覆性的解决方案,重新定义交通领域和日益增长的自动驾驶汽车领域。与各个车辆子系统的勤奋和专注的多功能工程开发团队合作,将他们的工作整合到自动驾驶DRIVESW平台中,同时达到或超越所有有意义的NVIDIA和汽车行业的标准和指南。

SeniorEnvironmentArtist

工作地点:上海/北京

工作内容:NVIDIA正在寻找一位优秀的高级3D环境美工加入DRIVESim团队,帮助实现这一切。这个有意义的角色将让您与公司内的技术专家共同合作,定义并提供一个推动自动驾驶汽车技术的仿真环境。

技能要求:

SystemSoftwareEngineer,Calibration-AutonomousVehicles

工作内容:NVIDIA正在寻找一名自动驾驶汽车系统软件工程师,负责支持校准操作。并对计算机视觉、校准、自我运动、传感器融合以及在汽车和嵌入式平台上处理大型复杂软件系统感兴趣的系统软件工程师。

NVIDIA软件后端数据平台团队负责开发与内部工具、数据流和系统深度集成的地理分布式多集群多云服务。加入NVIDIA,支持这一发展!

SeniorBackendDeveloper

工作地点:上海

工作内容:NVIDIA现在正在寻找一位多才多艺的高级后端工程师。

SeniorDataEngineer

工作内容:

作为团队的一员,您将为我们的视频硬件加速器固件和系统软件堆栈做出贡献。了解我们的图形处理单元(GPU)及其不同的视频硬件加速器,以及它们如何驱动深度学习超级采样(DLSS)、GeForceNOW、超低延迟流媒体、视频广播、视频会议和低功耗视频播放等世界级解决方案。

有机会与公司内多个软件和硬件团队合作,并负责从需求和设计、开发、仿真到投产的整个芯片生命周期中的功能。精心开发软件功能,提高GPU中视频加速器的安全性,并帮助保护和保密数据。利用行业领先的工具提高软件的质量和安全性。

SeniorSystemSoftwareEngineer,VideoGPU

加分技能/经验:

新建软件技术项目团队,部门与工程和产品负责人合作,规划和执行大规模项目,开发和发布用于训练和推理应用的各种类型的神经网络软件。

SeniorTechnicalProgramManager,DeepLearningSoftware

工作内容:软件开发技术项目团队正在招聘一位优秀的高级技术项目经理,负责深度学习软件!您将与工程和产品负责人合作,规划和执行大规模项目,开发和发布用于训练和推理应用的各种类型的神经网络软件。您将推动开发过程,并在多个组织、客户和研究人员之间协调工作。

售后技术支持团队正在招聘技术客户经理(TAM),具有丰富的高性能计算(HPC)、InfiniBand、NCCL和MPI技术的知识和经验。作为TAM,您将负责培养客户关系,并在整个客户旅程中提供全面支持。您在网络架构、HPC、NCCL和MPI方面的专业知识将使您能够有效解决客户在这些专业领域面临的独特挑战。

SeniorTechnicalSupportEngineer

工作地点:北京

DevOps软件开发团队

您将使用开源技术和企业采用的技术,包括:使用GPU加速ApacheSpark(Spark-RAPIDS)以显著加快数据处理和机器学习的速度。医学深度学习框架(项目MONAI),它正在全球范围内改变医疗人工智能解决方案。联邦学习技术(NVIDIAFLARE),可以从不同数据源构建可推广的AI模型,同时确保数据安全和隐私。

SeniorSystemEngineer-DevOps

GPU系统软件开发团队为以下领域构建开创性的产品:虚拟现实(VR)、游戏、深度学习、汽车和高性能计算。其中包括用于全球开发人员的系统/应用程序的调试、性能分析和性能优化工具。

GPUSystemSoftwareEngineer

工作内容:将共同推进使用GPU的软件性能调优应用的技术水平。作为开发工具组织的软件工程师,您将在多个平台上建立软件解决方案,并直接与我们的GPU进行低级别的交互。您将直接影响我们团队提供的性能分析软件机制。您应该能够熟练使用现有的驱动程序代码和应用程序代码,并编写新的共享库和针对GPU性能的测试。

网络软件团队工程师将在NVIDIA企业体验(NVEX)团队中担任双重角色。优秀的候选人应具备高度的技术能力,能够诊断客户的网络问题并解决客户的难题,同时还能够为NVIDIA的InfiniBand/Ethernet交换机系统开发关键增强功能和工具。

SeniorEnterpriseSolutionEngineer

SeniorToolsDevelopmentEngineer–MachineLearning

工作内容:包含测试设计的制定,测试用例的开发与执行,自动化测试脚本开发,测试结果的深度分析。

EnterpriseSWQA团队负责NVIDIA最核心Datacenter部门的全系产品质量,从DatacenterGPU到DGX/HGX服务器,从firmware到software,从CUDAToolkit(Compiler、Driver、MathLibs、DevelopTools)到CloudService(NCG、IAAS、BCP、Gorge、LLMservice),甚至涉及元宇宙、量子计算,自动驾驶领域。工作内容包含测试设计的制定,测试用例的开发与执行,自动化测试脚本开发,测试结果的深度分析。我们正在寻找高级测试开发工程师,期待你的加入。

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10.常用深度学习的软件深度学习模型预测Q2: 我可以在没有GPU的情况下使用深度学习软件吗? A2: 是的,你可以在没有GPU的情况下使用大多数深度学习软件,虽然GPU可以显著加速训练过程,但许多框架也支持在CPU上运行,如果你的任务不是特别复杂或者数据集较小,CPU可能足够使用,对于大型模型和大规模数据集,缺乏GPU可能会导致训练时间过长。 https://www.kdun.com/ask/707532.html
11.构建VMware混合云平台深度学习参考堆栈(参见图 8)是一个集成的高性能开源堆栈,已针对英特尔? 至强? 可扩展处理器进行优化。该堆栈旨在帮助人工智能开发人员基于英特尔? 架构提供出色的体验。它不仅可降低深度学习软件组件中常见的复杂性,为定制化解决方案提供灵活性,还能够使企业快速创建深度学习工作负载的原型并加以部署。 https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/cloud-computing/building-a-vmware-hybrid-cloud-platform.html
12.最准确的植物识别软件有哪些APP推荐花伴侣是鲁朗软件(北京)有限公司利用人工智能深度学习技术,基于中科院植物研究所海量分类图库及用户共建图库开发的识花工具。随着用户的广泛使用,其识别能力还在不断提升。花伴侣大数据平台也能够为物种多样性调查、区域物种分布、园林绿化建设、野生植物资源调查调查保护等提供数据支撑。花伴侣植物名片可帮助公园、保护区和https://www.wandoujia.com/bangdan/404590/
13.深度学习网络画图一般用什么软件在深度学习的研究和应用中,能够清晰地展示神经网络的结构和信息流是非常重要的。合理的可视化不仅可以帮助我们更好地理解模型的设计,也有助于在模型调试和优化过程中进行分析。本文将介绍一些常用的软件工具、可视化方法以及代码示例,帮助读者掌握如何有效地画出深度学习网络图。 https://blog.51cto.com/u_16213342/12561826
14.学习笔记深度学习相关研究与展望Reviewofdeeplearningc)以 Caffe、Torch、MXNet、CNTK 为主的深度学习功能性平台。 d)Theano,它是深度学习领域最早的软件平台,专注于底层基本运算。该平台有以下几个特点: (a)集成 NumPy 的基于Python 实现的科学计算包,可以与稀疏矩阵运算包 SciPy 配合使用,全面兼容 NumPy 库函数; https://developer.aliyun.com/article/940282
15.ubuntu18.04搭建深度学习环境(软件部分)因为我的系统不带nvidia驱动,可以不卸载,但如果已经有nvidia驱动,执行以下语句卸载: $sudo apt-getremove--purge nvidia* 4、安装gcc编译 如果没有安装,或者版本不对应,有可能会导致驱动安装失败。(我的版本7.5.0) $sudo apt-get install build-essential \\安装gcc https://www.jianshu.com/p/bc266454ce7a
16.海飞科(北京)信息技术有限公司校招岗位为深度学习芯片开发高性能计算图(Computational Graph)编译器算法; 开发与维护编译器工具链; 优化网络模型性能; 优化算子性能; 参与深度学习软件栈的整体设计和实现。 岗位要求: 计算机/数学/物理/电子工程/自动化,硕士及以上学历 掌握编译原理和算法的基础知识; 对计算机体系结构和编译器技术有浓厚的兴趣。 对深度学习https://career.cic.tsinghua.edu.cn/xsglxt/f/jyxt/anony/showZwxx?zpxxid=234292295
17.寻找下一个特斯拉暴涨奇迹!ARK“牛市女皇”重磅报告:牛年15大投资深度学习需要无限计算能力 虽然硬件和软件的进步使得AI的培训费用呈每年下降37%的趋势,但是AI的市场体量增长的更快,达到了每年10倍。结果就是,AI的总训练费用不断增加,远远超过了源自硬件、软件进步所节约的成本。ARK认为,最先进的AI训练模型的成本很有可能增加100倍,从目前的大约100万美元提高到2025年1亿美元以上。https://wallstreetcn.com/articles/3618592
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