某度提前批三面!

某度提前批三面,来分享面经。 某度提前批三面更多是边面试边聊天,聊天其实更多啦,没有特别多的技术问题。 1.你觉得做的这个项目性能收益的insights在哪里?是有人这么做吗,还是你自己创新的? 2.对目前AI/GPU处理器的公司有什么看法?觉得有谁最后能突破NV走出来吗?你是如何评价各家的技术路线的?包括了瓶颈,NPU和GPGPU的区别和联系,国内的技术路线等 3.你有什么对昆仑芯好奇的吗?4.虚拟地址和物理地址的关系,什么时候多个虚拟地址会映射到同一个物理地址,会出现一个虚拟地址映射到不同物理地址的情况吗,为什么? 5.问了偏好的地域和为什么不留在实习的地方

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老哥现在啥情况了,我三面完后挂了,应该是一个主管面的,也是问的对各个gpu公司看法啥的
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发布于 2024-09-02 13:14 上海

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09-10 13:36
已编辑
四平职业大学 机器学习
岗位:大模型基座方向一面:首先就是项目拷打,由于我的简历项目比较垂直,硕士以来的经历与Infra都比较相关,所以面试官大部分时间都在问我的项目+实习的经历,并且拷打并不是很深入,即便很多项目的细节已经不太记得了,但是没有问到,所以也答得都很流畅;然后问我对于TVM以及Triton是否有一些了解,由于这两个都是属于编译相关的Infra,与我在校的经历都比较相关,在做自己课题的时候都关注并学习过,所以答得也很流畅,一面面试官应该是对我还是蛮满意的,所以面试到最后,已经1小时了,才开始做手撕,题目是:用CUDA实现Softmax算子,但是CUDA我只是之前在硕士上课的作业中写过1,2次CUDA代码,其实并不是非常熟悉,然后隔了又比较久,语法已经不怎么记得了,所以和面试官说了情况,面试官说那你就把怎么优化编写这个算子讲一下思路,然后就是讲了一下思路,思考了3分钟左右,回答上来了,面试官说你这有点慢了哈,但是感觉面试官整体还是比较满意的,所以比较轻松的就结束了一面PS:但是这也是我后续二面表现较差的原因之一吧二面:由于一面觉得自己和面试官聊的比较开心,然后就比较懈怠二面吧,尤其那段时间正好是实习最忙的一段时间,所以就没怎么准备面试内容。同样,二面主要是项目拷打,但是不一样的是这轮的面试官挖项目经历很深,问得非常细节,印象很深的是问得实习刚来的时候做的一个工作,由于刚来实习其实对于整个大模型的架构并不是很了解,只是把MoE一种通信方式的多流优化特性迁移到另一种通信方式上,对于其中的计算过程以及具体多流并行的算子印象并不是很深刻,然后面试官一直追问这个问题,而且距离那个工作已经过去快2个月了,当时的理解不深加上时间比较久已经忘记得差不多了,所以导致只能和面试官说自己不记得具体细节了,可能就给面试官留下了不好的印象(尤其还是人才计划)然后就是最后的手撕环节了,这个题目印象比较深,但是很久没刷过题了,而且也确实非常菜,导致没做出来最优解:题目是:有一个k值以及一个有序数组a[n](升/降序都可以),a[i]任意整数,需要求解表达式 | | a[i] | - | k | |的值最小,这个题暴力求解非常简单,属于一眼出答案,我看完题和面试官就讲了暴力遍历数组就可以得到计算结果的方式,然后面试官就问有没有更优的解法,我知道可以通过二分通过O(logN)的复杂度最优解,但是这个区间考虑比较复杂,当时已经被前面的问题搞得没什么心态了,也没有仔细考虑区间的关系,最后就只用一次二分做了这个题,但是实际上需要3次二分,导致二面没有通过,然后后续被通知说一面,二面,面评差距大,所以转正式批了,但是最后转到正式批流程也没有被捞,导致正式批流程也结束了
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