华为简历申请解锁

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1️⃣算法题：手撕内存池（要求支持类似new Foo[], delete []功能)，c++如何比较两个float是否相等，LRU，岛屿个数，二叉树的层序遍历，hamming weight，k-coverage intervals2️⃣torch手撕题: LoRA adapter3️⃣cuda手撕题：1- 支持torch broadcast的4D tensor的elementwise mul2- A: (1, 256),  B: (256, 128),  C: (128, 256) ，计算 (A * B) * C3- Embedding Sparse Feature Pooling：A是 100 万个离散 ID（0~999），B是 100 万个float，计算个长度为1000的float数组C，C[i] = \sum_{j s.t. A[j] = i} B[j]4️⃣ai infra或算法八股：1- llm的知识蒸馏放在预训练做是否合适2- Hopper TMA的优点，调用方式，是否需要经过L13- Flash Attention v2为什么外层对Q循环，Flash Decoding的combine kernel耗时占比大概是多少4- Mooncake kv-cache centric的PD分离5- Dit的推理框架设计思路和LLM的有什么异同6- 分析MLA decode的计算访存比，它和seqlen、batch size是否相关7- diffusion model的训练和推理步骤，推理num_inference_steps为40时，为什么训练的timesteps仍要设成10008- 介绍dLLM，如何看待它和AR的区别9- torch.repeat 和 torch.expand的区别10- torchrun的启动参数有哪些，如何在Linux上批量kill包含torchrun的进程

想找AI infra相关岗位，在学校做了两个跟AI infra相关横向，简历有哪些不足，能找哪些岗位

发点面经攒攒人品！1. 实习中对你影响最大的一个人？他/她教会你什么？2. 你对第一份工作最核心的期待是什么？3. 短期1年 & 长期3年，你的职业规划？4. 你了解自动驾驶行业的HPC需求吗？比如时延/吞吐/功耗权衡？5. 你觉得这个岗位需要什么性格特质？6. 你最有成就感的一次工作？

祝大家都能拿到满意的Offer！1. 项目深挖2. Transformer架构与多头注意力机制细节（Decoder-only结构、QKV生成、位置编码嵌入时机）3. RMSNorm公式、计算访存特性及优化方法（负载均衡/Double Buffer/指令替换）4. Softmax数值稳定性处理与Online实现5. 矩阵乘与反量化融合算子的内存优化策略6. 稀疏矩阵SpMV的负载均衡与带宽优化7. IEEE浮点标准（FP16/32/64位分配）8. 基础算法：快排步骤、堆性质、拓扑排序适用场景9. 系统基础：进程/线程区别、Cache层级与替换策略10. 工具链：Git分支操作命令（fetch+checkout vs pull）