高性能计算实习生base深圳1、毕业论文方向是什么？2、介绍项目关键组件和模块3、算子和tensor是什么关系？4、计算图是用什么构建的？5、权重是怎么导入手搭的model？6、大模型推理分为哪些阶段？7、prefill阶段有没有办法加快KV cache的生成？8、prompt之间的token是否是有依赖的，是否可以并行？9、如何使用nsight辅助优化的，重点关注了哪些指标？10、吞吐量的含义？11、memory bounding, compute bounding12、在模型和算子已经固定的情况下，影响模型推理速度的因素有哪些？13、prompt的长度是否会影响推理速度，decode阶段？上下文长度会影响吗？14、平时会关注计算架构，芯片架构吗？15、进一步提升大模型推理优化的性能，有哪些技术是可以应用的？16、稀疏化kv cache需要改变模型的训练吗，还是只是一个工程上的问题？17、对于高性能计算岗位的理解，做这个方向的工作需要具备哪些知识和技能？日常工作：1）简单功能的开发和维护，自动驾驶功能落地，引擎上的工具2）工程质量上，代码规范编写，单元测试编写，开发文档的编写

反正光网络的话，向阿里这些卡9的先不谈，就谈态度的话，字节面试官极其压力，然后美团和百度的话，反馈比较计时，态度也不错。腾讯更多的像是交流，然后华为的话基本对硕士拉黑了（扶额）。然后车企像是比亚迪这种，只能说是天坑。

rag流程，数开好像就编排工作流，底表建设，评测，有什么包装的技巧吗

9.4在ssob投了这个公司，9.8约面一面（9.10，20min，腾讯会议）面试官一上来让自我介绍，完了好像对我的蓝桥杯国奖很是感兴趣，头一次见一面整体感觉面试官很着急的样子，讲话也很快，流程过得很快（可能是因为职级比较高比较忙?）一面就是八股吟唱：1.Java常见的数据结构2.字符串、集合类的扩容原理3.线程生命周期4. 线程类有哪些常见的方法5.HTTP协议的底层原理6.TCP和UDP的区别7.Linux的常见命令8.有过部署经验吗，说说9.了解UML吗？有没有画过10.排序算法（冒泡、快排。。）11.慢查询优化基本上是上面这些，没有录音，有些忘记了。反正就是全程吟唱，整体难度不大。（刚...