EE专业新生两年经验转GPU方向挺好的，时机不错。我补充几点实用的。第一，你需要深入理解GPU的内存体系，这是性能瓶颈所在。搞清楚shared memory、constant memory、global memory的硬件实现和访问延迟，这对写高效CUDA kernel或设计存储子系统至关重要。第二，验证方面，GPU的验证复杂度极高，因为并发场景多。建议学习SystemVerilog和UVM的同时，关注多线程验证方法学，以及如何构造能覆盖大量并行执行路径的测试。开源项目可以看看Google的Systolic Array相关实现，或者一些大学开源的GPU项目（比如MIT的FlexFlow），虽然简单但能帮你建立整体框架。最后，建议你关注行业动态，比如Chiplet技术在GPU上的应用、新一代互联协议（如NVLink），这些可能是未来面试的加分项。自学别贪多，选一个方向（比如计算单元设计或内存子系统）钻透，做出点小项目或深入分析，比泛泛了解更有说服力。
作为过来人，我建议你先抓住GPU和CPU最核心的差异：并行计算模型。你现在的通信芯片经验是很好的基础，但GPU是海量并行处理器。必须吃透SIMT（单指令多线程）架构，这是理解GPU如何同时管理成千上万个线程的关键。你需要明白warp、线程束调度、内存一致性模型这些概念。图形流水线知识对于做图形GPU是必须的，但如果目标是做通用计算GPU（GPGPU），CUDA编程模型和硬件实现的关系更重要。自学可以看NVIDIA的CUDA编程指南和PTX ISA手册，虽然不公开所有细节，但能建立概念。还可以看看开源项目如Vulkan或OpenCL的驱动实现，了解硬件抽象层。性能指标方面，TFLOPS、内存带宽（GB/s）、功耗效率（性能/瓦）是核心，要明白它们如何被芯片架构（比如SM数量、内存控制器、缓存层次）决定。
两年通信芯片经验转GPU设计，其实有优势，比如对高速接口和时序可能更熟。但GPU对并行度和能效比的要求是另一个维度。我建议分两步走：一是补体系结构知识，推荐看《计算机体系结构：量化研究方法》中关于GPU的章节，还有AMD和NVIDIA的架构白皮书（比如NVIDIA的Ampere白皮书），重点看它们如何组织SM（流多处理器）、Tensor Core、RT Core等。二是动手实践，光看书不够。可以在本地机器上用CUDA写一些并行程序（比如卷积、矩阵运算），用nvprof工具分析性能瓶颈，反过来思考硬件该如何设计才能优化这些瓶颈。
性能指标上，除了TFLOPS和带宽，还要关注能效（TOPS/W）和延迟隐藏能力。硬件实现上，要理解多级线程调度器、交叉开关（NoC）互联、HBM/GDDR显存控制器设计。验证方面，GPU的验证复杂度很高，需要了解多核一致性模型、随机测试方法学。开源资源除了Vortex，还可以关注OpenGPU社区的一些讨论。最后，建议在业余时间用Verilog/SystemVerilog尝试设计一个极简的SIMT核心（比如支持32个线程的向量加），这对理解细节至关重要。
作为过来人，我建议你先抓住GPU和通信芯片的核心差异点：并行计算架构和访存瓶颈。你已经有数字设计基础，重点要补的是对大规模并行数据通路和存储层次的理解。必须吃透SIMT（单指令多线程）架构，这是GPU的灵魂，理解warp调度、线程束发散处理、访存合并这些概念。性能指标方面，TFLOPS和带宽（显存带宽、片上带宽）是硬指标，但你要明白它们如何被硬件设计影响，比如计算单元阵列怎么组织、缓存层次（L1/L2）如何降低延迟。自学可以看NVIDIA的CUDA编程指南和PTX ISA手册，虽然是从软件角度，但对理解硬件行为极有帮助。开源项目可以看看Vortex，一个RISC-V GPU项目，能跑在FPGA上，你可以研究其微架构。
另外，图形流水线知识对于做图形GPU是必须的，但如果你目标是做通用计算GPU（GPGPU），可以先放一放。面试时很可能让你分析一个矩阵乘法的硬件优化方案，这需要综合计算、访存和并行调度知识。
两年经验转GPU挺好的，时间够。我当初从CPU验证转GPU验证，最大的感受是：GPU验证复杂度高一个数量级，因为并发场景太多了。所以除了设计知识，验证工程师尤其要关注并行测试方法学。
你需要熟悉GPU特定的验证策略，比如怎么验证warp调度器、原子操作、缓存一致性（如果做多核GPU）。性能指标方面，设计关心峰值，验证更关心实际场景下的指标——比如延迟隐藏效率、缓存命中率、线程束分化率，这些直接对应测试用例的设计。
自学的话，建议先搭个环境跑CUDA程序，用nvprof或Nsight Compute看看硬件计数器，理解kernel性能怎么和硬件行为挂钩。开源资源可以关注Bespoke Silicon Group的零碎RTL项目（比如开源的GPU组件），或者用RISC-V向量扩展相关项目类比学习。
另外，投简历时别只盯着英伟达AMD，现在国内很多做GPU/GPGPU的初创公司（比如壁仞、摩尔线程等）也在招人，他们对架构知识的要求可能更灵活，但会特别看重你的学习能力和基础扎实程度。准备面试时，一定要准备好讲清楚一个你研究过的GPU架构模块，比如L1缓存怎么设计才能支撑高带宽需求。
从你的背景来看，通信芯片和GPU芯片虽然都是数字IC，但设计哲学差异很大。GPU的核心是海量并行计算和数据吞吐，所以你必须把‘并行’刻在脑子里。我建议你重点补三块：架构、编程模型和性能指标。
架构方面，SIMT（单指令多线程）是基础中的基础，你得理解线程束（warp/wavefront）怎么调度、分支怎么处理、寄存器堆怎么组织。图形流水线倒不一定需要钻太深，除非你面图形GPU组，但通用计算流水线（比如NVIDIA的SM架构或AMD的CU）一定要懂。
编程模型上，CUDA是事实标准，哪怕你干设计/验证，也得会写点CUDA kernel，这样才能理解硬件怎么映射软件。性能指标里，TFLOPS和带宽（带宽计算公式：峰值带宽=位宽频率）是门面，但更关键的是知道它们受什么限制——比如算力瓶颈是FMA单元数量，带宽瓶颈是HBM/GDDR和片上缓存层次。
自学的话，先看《计算机体系结构：量化研究方法》里GPU章节，然后去NVIDIA和AMD的架构白皮书（比如NVIDIA的Volta/Ampere白皮书）啃一啃。开源项目可以看看GPUOpen的文档，或者用Verilog写个极简的SIMT核练手（GitHub上有一些toy GPU项目）。注意别光看理论，一定要动手分析一些GPU的微架构报告，比如从ChipRebel或AnandTech的深度文章里反向推硬件设计思路。
嘿，同行！我也是从其他领域转过来的，说点实在的。
两年通信芯片经验，转GPU设计/验证，优势是你的数字电路基础，但思维要转过来：GPU是数据驱动的，极度追求吞吐量，而通信芯片可能更关注时序和协议正确性。
你需要补充的知识，我按优先级排一下：
1. 并行计算架构基础：一定要搞懂SIMD（单指令多数据）和SIMT的区别与联系。理解为什么GPU需要成千上万个轻量级线程，以及硬件如何高效管理它们（比如线程束调度器）。这是面试必问。
2. 内存系统：这是GPU的性能瓶颈所在。必须深入理解层次化内存（寄存器、共享内存、L1/L2缓存、全局内存），以及不同内存的访问延迟、带宽和一致性模型。搞清楚什么是合并访问（coalesced access），为什么它重要。
3. 关键的指标：TFLOPS（浮点算力）和带宽（Bandwidth）是常挂在嘴边的。但更要理解它们之间的比值，以及如何通过架构平衡计算和带宽，避免一方成为瓶颈。还有延迟隐藏（Latency Hiding）的概念，GPU用大量线程切换来掩盖内存访问延迟，这背后的硬件支持机制（比如多线程调度）要明白。
自学的话，动手编程很重要。强烈建议你学一下CUDA或OpenCL，写几个简单的并行程序（比如矩阵乘法、图像处理），然后用性能分析工具（如NVIDIA Nsight）看看你的代码是如何映射到硬件上执行的，瓶颈在哪里。这会让你对硬件需求有直观感受。
开源项目可以看看Vortex（一个开源的GPGPU，基于RISC-V向量扩展），它在Github上，有完整的RTL代码和工具链，虽然学术性强，但对于理解一个精简的GPGPU全貌很有帮助。
另外，验证方面，GPU验证复杂度极高，如果你转验证，需要特别关注随机测试、参考模型（尤其是并行行为建模）和性能验证（而不仅仅是功能验证）。
别怕，有基础学起来很快。瞄准一些国内做GPGPU或AI芯片的公司，他们对有IC经验且愿意学习并行计算的人才需求很大。
从你的描述看，你已经有数字IC基础，这是很好的起点。GPU芯片设计确实有它的特殊性，核心在于其极度并行的架构和超高的数据吞吐需求。
首先，架构知识方面，SIMT（单指令多线程）是必须深入理解的，这是现代GPU（尤其是NVIDIA的CUDA核心）执行模型的基础。你需要明白线程束（Warp）是如何调度和执行的，以及由此带来的分支发散、内存访问模式等问题对硬件设计的影响。图形流水线知识，如果你目标是做图形GPU（如AMD、NVIDIA的消费级显卡），那肯定需要了解；但如果目标是做通用计算GPU（GPGPU，比如一些AI加速芯片公司），那么图形流水线的优先级可以放低，重点转向CUDA/OpenCL编程模型及其硬件映射。
其次，性能指标方面，TFLOPS（算力）和带宽（Memory Bandwidth）是两大核心。你不能只停留在概念上，要理解它们如何被硬件定义和限制。例如，TFLOPS由计算单元数量、频率和每个单元每周期能做的操作数决定；带宽则与内存接口（如GDDR/HBM）的位宽、频率以及内存控制器设计强相关。自学时，可以尝试用这些指标去反推或分析一款已知GPU的粗略架构。
自学资料，理论方面推荐《计算机体系结构：量化研究方法》（特别是并行处理器相关章节）和NVIDIA的官方CUDA编程指南（了解编程模型）。实践上，可以关注一些开源GPU项目，比如OpenPiton（普林斯顿大学的开源芯片平台，包含GPU研究）、或者Boom（RISC-V处理器）来理解高性能设计。虽然没有完整的商业GPU开源，但通过这些可以学习片上网络（NoC）、缓存一致性等GPU也涉及的关键技术。
最后提醒一点，GPU公司面试非常看重对并行计算和内存层次结构的深刻理解。你目前的通信芯片经验可能偏重控制流和协议，要主动补强数据流和并行计算方面的项目或知识梳理。
