【Software】
# DevOps
□ CI/CD 시스템 개발 및 운영
□ Regression Test를 비롯한 각종 Test Infrastructure 지원
□ SW SDK Release Automation
□ Web Dashboard 개발 및 운영
□ Model Zoo Management 시스템 개발 및 운영
# Software QA
□ SDK 관련 전사 품질 Test
기획 및 개선
□ SW Unit Test, 통합 테스트, System Test 등 다양한 Test 계획 및 수행
□ Release 전/후
버그 추적 및 픽스 관리
□ 고객 이슈 대응 및 관리
# Windows Driver
□ 자사 NPU 칩셋용 윈도우
PCIe 드라이버 설계 및 개발
□ 드라이버 성능 최적화 및 문제 해결
□ 드라이버 테스트 계획 수립 및 테스트 애플리케이션 개발
□ 기술 문서 작성 및 유지보수
# System SW
□ ROM boot code / Boot Loader 개발
□ Core / BSP / Protocol Stack 구현
□ USB, PCle I/F, DDR I/F, SD/eMMC, MIPI
I/F, ISP, Codec 등의 드라이버 SW 구현
□ 각종 하드웨어 IP의 초기 테스트 SW 구현
□ PM(Power Management), MMU 등 시스템 모듈
제어 SW 구현
□ 전체 SoC의 구동
Verification SW 구현과 디버깅
# Runtime SW
□ 딥엑스 NPU 설계에 최적화된 실시간 추론 엔진 설계/구현
□ 시스템/CPU 설계에 최적화된
DNN모델 전/후처리 프레임워크 설계/구현
□ NPU/CPU 인터페이스 설계/구현, 성능 최적화
□ NPU 기반 AI 응용
소프트웨어 개발
□ 시스템 레벨 NPU 검증 소프트웨어 설계/구현, 자동화 테스트 연동
□ 내부 팀(전체 SW/HW 팀)과 협력
# GPU SW
□ GPU Device Driver/Library 개발 및
포팅
□ GPU 설계에 최적화된
DNN모델 전/후 처리 프레임워크 설계/구현
□ GPU framework 개발/포팅
□ GPU Architecture 를 활용한 최적화 프로그래밍
# Generative AI Development
□ State Of The Art (SOTA) 생성형 AI 모델 분석 및 트렌드 분석
□ 생성형 AI의
Quantization을 비롯한 DNN 모델 경량화 기술 개발 및 개선
□ 생성형 AI 모델의 자사
edge device인 NPU 제품에 최적화 작업
□ 딥엑스 하드웨어 제품에 최적화된 새로운 생성형 AI 기술 개발
및 개선
# DNN Model Optimization
□ DNN 모델의 각종 연산 체계 분석 및 관련 최적화/경량화 기술 개발
□ GPU에서의 최적화 방법 분석,
적용 및 최신 문헌 F/U
□ 최신 DNN 모델 최적화 기법 연구, 개발 및 최신 문헌 F/U
□ 다양한 DNN 컴파일러 분석 및 최신 문헌 F/U
□ 딥엑스 소프트웨어 코드에 대한 알고리즘 최적화
# Compiler
□ 딥엑스 AI 제품에 최적화는
DL Compiler 개발
□ Various Compiler Optimization: tiling,
memory optimization, operation fusion, …
□ AI 연산 처리 효율화 기술을 구현을 위한 NPU HW팀과 HW/SW Specification/Interface 구현
# Application Technology Development
□ DeepX의 NPU 제품을 다양한 응용 분야에 통합하기 위한 기술 연구 및 개발 □ 고객이 쉽게 활용할 수 있는 레퍼런스 디자인 설계 및 응용 예시 제공 □ 자율주행, 로봇공학, 스마트 시티 등 엣지 컴퓨팅 환경에서의 AI 기반 애플리케이션 개발 □ AI 모델의 최적화를 통해 고객 맞춤형 데모 및 PoC 제공 □ DXNN SDK(예: DX-STREAM, DX-APP, DX-ModelZool) 유지 및 개선 □ 개발자가 DeepX의 NPU를 효과적으로 사용할 수 있는 개발자 도구 설계 □ AI 및 엣지 컴퓨팅 관련 시장 트렌드 분석 □ 신규 기술 동향을 파악하여 자사 제품 개발에 반영할 요구사항 발굴 □ 고객사가 DeepX NPU를 활용하도록 기술 지원 제공 □ 파트너사 및 생태계와 협력하여 AI 응용 분야 확대
【Hardware】
# RTL 설계 (HW IP)
□ RTL 기반 HW IP 설계 (AI 하드웨어 프로세서 설계 및 개발 관련)
# NPU Architect
□ Required Spec에 부합하는 NPU 구조를 탐색, 공유, 논의하고, 결정합니다.
□ Co-work 를 통하여 고객 또는 회사의 Needs에 맞는 다양한 프로파일링 도구를 개발합니다.
□ Network에 대하여 빠르고 정확한 Hardware 친화적인 성능을 예측합니다. (C++, SystemC)
□ Deep Learning, RTL, Compiler와 협력하여
효율적인 Engineering 기법과 NPU 아키텍처를 설계합니다.
□ New Network 분석과 시스템 구성 요소를 고려하여 진보된 NPU 구조를 제안합니다.
# FPGA Platform
□ FPGA 플랫폼 구축 및 프로토타입 개발(AI 하드웨어 프로세서 설계 및 개발 관련)
# SoC ASIC 설계
□ SoC ASIC 설계 (AI 하드웨어
프로세서 설계 및 개발 관련)
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