神经网络部署就业怎么样

自我介绍，说一些做过的部署相关的项目项目询问，用了TensorRT量化，是PTQ量化吗？为什么要用tensorRT量化，项目有什么速度需求吗？CUDA加速图像预处理，具体的实现方法，用了什么优化手段吗？CUDA加速是自学的吗？可以举例子说一说你分析和优化算子的例子吗？(向量化读取没有加速，面试官说是内存对齐的原因)GUP的内存结构，l1 cacahe、共享内存、l2 cache介绍一下共享的内存怎么优化，bank conflict是什么意思？你对算法了解哪些？介绍一下ByteTrack的匹配过程？为什么选用RK3588芯片，说一说环境搭建和自己模型部署的过程？ARM相关的优化了解吗？聊一些实习规划？聊一些自己未来的职业规划？为什么想要做模型部署，有什么原因？手撕代码，只要说思路，CUDA实现100w的浮点数相加，怎么实现？反问：模型优化多一点还是写算子多一点？对我学习的一些建议，有哪些欠缺的知识？

京东内推码：C41KW 京东内推链接： https://campus.jd.com/api/wx/position/index?type=present#/?emplErp=C41KW 欢迎大家投递京东，有问题评论区打出来！ 京东是一个你的想法会被听取的地方，加入我们的团队！

5.9一面:1. 讲项目2. 推理优化技术(有损, 无损)3. 有哪些性能评价指标4. 场景题, 设计top指令, 资源的管理层面有哪些需要考虑的(WA这些, 我不会)5. CPU管理哪些资源(物理资源, 资源对象实例角度)5.10 二面:1. 讲项目2. 场景, 假如只有一个模型,如何在硬件设备上高效部署(模型并行, 量化, 调度, 当GPU显存不够但是只有一个GPU, 又必须要做推理服务, 考虑将模型按层卸载到CPU上, 每次计算再传到GPU上, 针对这个方案详细问了这个延迟大概是什么量级的, 带宽指标是多少)3. 问了CUDA优化方法

在秋招过程中，各种平台上的内容和博主对自己帮助很大，也来分享下自己的秋招经历，作为对自己研究生三年的总结，也希望可以帮助到大家~ 先介绍下楼主BG，楼主211本硕，车辆本计算机硕，无论文，4实习，在2023年秋招中，拿到了元戎，地平线，字节AI Lab，旷视，美团，百度，NVIDIA，图森等offer，最终选择了NVIDIA作为职业生涯的第一站。  秋招秋招投递方向主要为自动驾驶感知算法岗和模型部署岗，进面的公司基本都拿到了offer。 首先说下对工业界就业的整体认知，工业界比较在意能不能进来就上手干活，能证明这件事情的，楼主觉得主要就两个：相关实习项目和强相关论文。除非实验室的方向...