工作内容：

1. 研究和实现基于 CUDA Unified Memory 的 CPU-GPU 内存共享机制。

2. 优化多 GPU、多 NUMA 节点下的统一寻址、页迁移和一致性。

3. 参与构建分布式统一内存系统，实现 CPU / GPU / FPGA 跨设备访问。

岗位要求：

1. 熟悉 CUDA 内存模型、UM（Unified Memory）与 Page Migration 机制。

2. 熟悉 Linux 内核内存管理（mm、pagefault、NUMA）。

3. 掌握 C/C++、CUDA、Python。

4. 有以下经验优先：

(1) 阅读过 CUDA Runtime 或 UVM 相关论文。

(2) 有大模型训练、显存调度优化经验。