AI infra校招 飞腾二面

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享
1. 多进程和多线程的差别
2. 算子调优的通用思路：如何针对特定shape超越官方库
3. 融合算子设计
4. 混合精度相关的问题
5. GPU优化方法：Nsight工具链使用、计算/带宽效率指标关注点
6. 大模型推理关键技术：KV Cache原理、FlashAttention内存优化思想
7. 基础能力抽查：C++虚函数实现（vtable）、编译四阶段、设计模式（单例/工厂）
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04-11 12:49
已编辑
香港中文大学（深圳） 人工智能
【暑期实习】阿里云 AI infra一面复盘
先做代码题，再深挖算子优化、图融合和量化这场阿里一面整体给我的感觉是，节奏比较紧，前面先处理了一个在线代码题，后面基本都是顺着项目经历往下深挖。代码题是“队列的最大值”，要求均摊 O(1) 地返回当前队列最大值，我当时用的是普通队列加单调双端队列这套常见思路：一个队列维护正常入队出队，另一个双端队列维护当前可能成为最大值的候选元素。这个题本身不算特别难，但相当于是先热一下身，也看你对基础数据结构是不是熟。后面的主体还是项目追问，而且问得挺细。面试官先从我做过的算子优化、图优化这些经历切进来，重点问的是：你到底怎么判断哪些地方值得优化，哪些算子值得单独提出来做性能优化，哪些链路值得做融合。我当时...
查看14道真题和解析
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04-03 11:33
西安邮电大学 golang
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04-09 02:42
已编辑
门头沟学院 算法工程师
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03-25 22:45
江南大学 golang
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03-15 05:20
门头沟学院 推荐算法
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