1）设计和开发大模型通用算子库，以充分利用自研GPGPU的并行计算能力，支持各种机器学习和深度学习模型的构建和部署

2）优化算子库性能，确保在自研GPGPU上能够实现高效的计算加速，提升模型训练和推理的速度和效率

3）与团队成员合作，制定算子库的技术路线和开发计划，并确保按时交付高质量的代码

4）研究最新的GPU计算技术和优化方法，将其应用到算子库中，以提升产品的性能和竞争力

5）参与架构设计和技术评审，为团队提供技术指导和支持，解决复杂的技术问题，确保算子库与自研AI芯片的兼容性和优化度

6）与硬件团队密切合作，深入理解自研AI芯片的架构和特性，为算子库的设计和优化提供有针对性的技术支持