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xixixhhhhase
2020-09-13 19:17
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许愿我下周多几个面试吧。
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华为OD|365分机考经验
每日一更之365分OD机考上岸经验背景:上周香云的一个候选人刚出分,总分365.83/400,排前22%机考题目:一星题1:循环内存存取(82.5分)考点:环形缓冲区+内存对齐+重叠判断候选人原话:写指针对齐到align的整数倍(注意对齐后如果等于capacity,要绕回0)算写入后的结束位置判断会不会覆盖还没读的数据(read_index~write_index那块)能放下就返回新指针,放不下就-1他踩过的坑:wirte_index==read_index时缓冲区为空,可以随便写。绕回写入的时候要分成两段检查重叠,别漏了。一星题2:美观的灯笼(100分)考点:最长连续非递增子数组,一次遍历就...
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我可能就是大家口中的"工贼"
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小软-kiki(软可...:
没有天生想卷的人,只有被迫努力的普通人。专升本 + 双非硕一路逆袭,你真的已经很厉害了
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这什么意思?
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挑战最晚暑期
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05-27 19:27
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门头沟学院 算法工程师
AI Infra学不完学不完
最近读了腾讯写的文章,简单自己做了下总结和理解,又有了新的输入,不愧是腾讯👍 一、学到的核心知识 1. 大模型推理的两大基石 Continuous Batching(连续批处理):传统批处理要求一个 batch 内所有请求"同时开始、同时结束",但 LLM 输出长度不可预测,会浪费 GPU。vLLM 把调度粒度从 request level 下沉到 token level——每一步看哪些请求"差几个 token",就调度几个 token,把短请求填进 batch 的空隙里。 Paged Attention:传统做法一次为请求申请全部显存,碎片严重;P...
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