电子技术探索者从设计工程师视角补充下。我们和硬件算法工程师的协作有点像产品经理和开发：他们给的是‘硬件友好规格书’，不是纯算法论文。具体来说，他们交付的通常是一个C模型（有时带TLM仿真），加上一份详细设计需求文档。文档里最关键的是数据流描述和资源约束——比如‘这个模块需要每秒处理100帧，每帧数据要拆成8x8块，用乒乓缓冲区’。
硬件知识深度方面，他们不需要懂具体时序收敛，但必须知道架构代价：比如加一级流水线能提频但增加延迟，用并行计算会多占面积。常见坑是算法工程师忽略了硬件实际开销，假设理想带宽，结果设计实现时发现内存带宽不够。
协作模式上，我们经常一起开架构评审会，算法工程师解释算法可变通的部分（比如精度能不能降），设计工程师反馈硬件实现难点。接口文档除了功能，还要包括测试向量和验证场景。职业发展上，如果喜欢从算法到芯片的全流程，这个岗位比纯软件算法更有硬件话语权。
我刚好在AI芯片公司做这个岗位，可以分享下实际日常。我们团队的工作流大概是：算法研究员（纯软件）会出新模型或优化方案，我们先做可行性评估——不是所有算法都适合硬件加速，比如某些动态结构或超高精度需求。接着我们用C++或SystemC写一个硬件可实现的版本，重点做量化（定点化）、算子融合、内存访问模式优化，同时考虑硬件资源（DSP、BRAM）和吞吐率。这个阶段和设计工程师紧密配合，一起定接口和模块划分。
硬件知识要求不一定要能写RTL，但必须懂架构：比如流水线怎么插入、数据流怎么避免瓶颈、内存带宽怎么算。和设计工程师的接口文档通常包括：模块功能描述、数据格式（位宽、定点位置）、时序图（握手协议）、性能指标（延迟、吞吐）、资源预估。
职业发展看个人：有人专攻算法硬件化，成为领域专家；有人转向架构设计，负责整个加速器方案。建议前期多积累硬件sense，后期再选方向。
简单说，这个岗位是‘带着硬件镣铐跳舞’。我做过视频编解码芯片的硬件算法，日常就是和软件算法同事讨论标准里的新工具，然后想办法在硬件上高效实现。比如HEVC的CABAC，软件可以递归处理，但硬件需要并行，就得重新设计流水线结构。
协作流程一般是：软件算法给出标准算法描述，我们做硬件优化方案，写C模型，同时和设计工程师敲定微架构。接口文档会详细到每个模块的输入输出时序、缓冲深度、异常处理。设计工程师实现后，我们还要用C模型做协同仿真验证。
硬件知识深度：不用自己写RTL，但必须能和设计工程师流畅沟通。要知道时序收敛、面积估算、功耗大概怎么分析。职业发展上，这个岗位经验积累后特别适合转系统架构师，因为既懂算法又懂硬件实现，在芯片定义阶段很有话语权。
从协作模式看，这个角色有点像‘翻译官’。纯软件算法工程师更关注算法精度和前沿性，硬件设计工程师更关注电路实现和时序。而硬件加速方向的算法工程师在中间：要把软件算法‘翻译’成硬件能高效执行的形式。
具体工作包括：1. 算法硬件可行性评估，比如新论文里的操作能否用现有硬件单元实现；2. 设计硬件适配的算法变体，比如把递归改成迭代以便流水线；3. 写C++或SystemC模型，这个模型会作为设计和验证的参考；4. 和设计工程师定接口，通常会有数据通路图、控制状态机描述、时序要求。
需要多深硬件知识？至少能看懂RTL代码，理解时序概念（比如为什么某个操作要拍两拍），了解FPGA或ASIC的基本资源。职业发展可以偏向算法（成为硬件感知的算法专家），也可以偏向架构（主导芯片架构设计），看你对哪边更感兴趣。
我刚好在AI芯片公司做这个岗位，可以分享下实际日常。我们组主要负责将论文或框架里的算法（比如Transformer的某个变体）用C++建模，同时考虑硬件约束。不是简单实现算法，而是要做硬件友好性优化：比如把浮点转定点、设计数据流、调整计算顺序减少中间缓存、做近似计算。这些优化后的C++模型既是功能验证的黄金参考，也是给设计工程师的spec。
和设计工程师的协作很紧密。我们给的文档通常包括：算法描述、数据格式（位宽、定点位置）、模块接口（数据流、控制信号）、性能指标（吞吐、延迟）、内存访问模式。设计工程师会根据这个写RTL，但我们会一起review架构，确保硬件实现符合算法意图。
硬件知识要求不一定要能写RTL，但必须懂架构基础：知道流水线、并行度、内存带宽、资源面积的大致影响。比如你要能判断某个循环展开是否会导致DSP不够用。职业发展看个人，有人深入算法创新，有人转向系统架构，桥梁岗位其实两边都沾，挺有优势的。
