泰则半导体IC验证实习一面

发一下问题给大家参考,攒攒人品!
1. 项目拷打
2. 你这个AXI bridge的IP用的是什么样的验证方式?是用的VIP还是自己搭的UVC?
3. 能简单介绍一下你整个环境搭建的流程吗?
4. 你的VIP是通过什么样的方式集成到环境里的?集成的步骤是怎样的?
你做了哪些配置?比如从最顶层到下面做了哪些配置?
5. 你是通过什么样的方式把这些IO传到你的环境里的?
6. 那你config的具体用法是怎样的?(追问了具体语法和参数含义)
7. 你的这个模块主要做了哪些?主要拆分了哪些功能测试点?
8. 以outstanding为例,你是如何构造这个case去验证它的outstanding功能?
9. 你配置了哪些参数?可以具体描述一下吗?
10. 这个outstanding depth是在哪里配置的?
11. 它的读写通道的outstanding是一起配置的还是单独配置的?
12. 你怎么确定你配置的outstanding depth是有效的?通过波形怎么看?
13. 一笔burst返回是通过什么信号去判断的?
写数据通道1个burst的最后一个beat,wvalid和wready会握手成功,wlast会拉高,写burst结束是bvalid和bready握手成功,读burst结束是rvalid和rready握手成功并且rlast拉高。
14. 描述一下你刚刚那个回答(关于判断outstanding depth)。
15. 在这个协议中,我们有严格的要求valid和ready有个先后关系吗?
16. 回到这个环境的本身,你的sequence中的数据是通过什么,就是和driver之间的一个握手的逻辑,能简单描述一下吗?
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不愿透露姓名的神秘牛友
05-19 23:45
已编辑
中昊芯英 Ai芯片算子开发 25k * 13薪 本科985
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05-08 01:33
武汉大学 C++
个人背景:无实习,项目经验主要做KV Cache相关优化,诉求就是实习能学到硬核技术、对秋招助力最大化!Offer1:字节-推荐架构团队(抖音主站)✅工作内容主打LLM4Rec,做推荐大模型相关Infra,团队训推全栈涉及分配具体工作:推理场景超长上下文+超高QPS的KV Cache相关支持额外机会:后续感兴趣且有能力,可转推理框架方向,在vLLM里适配模型+优化,侧重算子和图优化✅优点大厂title亮眼;核心业务(抖音主站),有落地场景;算力充足❌缺点推荐大模型参数偏小;与大模型前沿技术不太沾边;偏向业务组,怕工作内容杂,担心学到的技术、积累的能力,和秋招纯大模型推理岗匹配度不高Offer2:蚂蚁-平台技术事业群-超级计算技术部✅工作内容偏中台,支持内部MasS平台,和业务距离较远基于SGLang做模型优化+部署,及时适配业界前沿模型;做PD分离相关工作,在Mooncake上优化开发核心分配任务:KV Cache优化,近期适配DeepSeek v4并做相关优化。✅优点技术更偏向业界大模型前沿,跟进最新技术速度快;组内有和SGLang合作开发的落地工作,技术栈纯Infra底层;组内管卡。❌缺点整体大厂title不如字节;怕实习生被画饼,没办法接触到真正核心的前沿技术工作。求有AI Infra实习/秋招经验的大佬们给点建议,到底该选哪个对秋招更有利啊🙏
offer帮选
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