职责业绩:

1、红绿灯检测模型训练:数据集分析与清洗,yolov5模型裁减,在自有数据集上完成准确率>0.85, 召回>0.85

2、鱼眼感知系统设计与重构: Ros数据软同步/Tensor类/线程安全队列/预处理/推理/后处理/可视化/日志及pipeline等类设计与开发,解决原有代码脏乱差,内存管理混乱,性能差,难定位,难扩展等问题

3、行车视觉AI团队(20人+)日常工作,视觉2.5D人机非检测/车道线检测算法预研: 输出标注文档,累计30w+数据采集/标注/验收/管理,完成模型训练、tensorrt部署和实车调试

4、行车视觉AI团队组织氛围搭建: 关注每位成员的心理状态/需求,制定切实可行的计划,一次把事情做好,在需求紧急,业务压力大的情况下团队充满活力,凝聚力强

职责业绩:

1、红绿灯检测算法开发与部署:使用Yolov4在自有数据集训练,解决误检率高,置信度低等问题;使用ascend610工具链完成模型部署、前后处理开发及性能优化

2、支撑多家客户在MDC上完成算法部署和性能优化: 使用循环代替多线程,减少内存拷贝,降低CPU占用,满足客户帧率要求;客户模型结构优化,替换耗时算子,推理性能提升90%

3、tvm等AI编译器调研与源码分析: 熟悉常见模型优化方法,算子融合,常量折叠,内存排布修改,循环切分等

职责业绩:

1、Ascend系列rpnproposalssd/mish/sobel等算子开发,解决精度和性能问题,熟练掌握Ascend加速核架构及开发模型

2、使用cuda完成mish/椒盐滤波算子开发,熟练掌握GPU线程模型和内存模型

3、Ascend610 Arm核使用Intrinics完成SVE Sobel算子开发与优化, 熟练掌握SVE架构和开发模型

4、算子自动化测试框架设计与开发: 完成用例服务器、模型转换服务器、推理单板、结果比较服务器抽象。使用简单,高扩展性、稳定性

5、使用protobuf,cmake和makeself完成算子CI框架开发:解决算子集成发布问题,高扩展性

6、协助组建合作方算子测试团队,完成120+算子测试 ,2500+用例设计/归档/自动化适配

职责业绩:

1、Ascend310日志系统开发: 用户态/内核态日志采集、格式化、接收、转发、压缩、落盘、解压、可视化、代码onetrack等

2、日志系统性能优化,数据流优化:减少数据拷贝,使用socket长连接,内存池化,事件机制,线程绑核等

3、训练服务器集群日志系统调研: filebeat+kafka+elastic search框架调研,filebeat go源码分析

4、Arm核SPI驱动移植开发,熟练掌握ARM linux驱动开发架构: linux platform总线,arm时钟树、内存映射、寄存器配置、系统总线等常见问题分析入口

5、作为模块owner参与多款芯片/单板的流片、回板验证等