对于offer的疑惑

一面项目阐述，引出问题头文件的包含？宏的作用，宏定义的函数？vector的使用，扩展内存这些？虚函数理解，底层？二分法的应用？（说了AVL平衡二叉树）红黑树的怎么保持平衡的？（同5：说了AVL平衡二叉树）map和unordered_map的区别，关于hastable表的实现？ROS的里面的知识？（不会，没有答出来，简历删除掉）Git的base rebase merge的使用场景嵌入式 IIC 和SPI具体使用，以及相关的配置。IIC的上拉电阻？（两个作用，高电平，开漏输出）进程间通信Linux系统如何使用，交叉编译器使用过吗？linux驱动没有写过是吧C/C++的基本问题（一些常见的八股文，整...

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最新改的简历还是没什么回应     

1. 如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存？这个问题不能只看模型参数量，还得把训练时真正占显存的几部分一起算进去。全参数微调时，显存通常会被下面这些东西吃掉：模型参数本身梯度优化器状态前向传播保存的激活值CUDA 运行时和框架缓存如果用的是 AdamW 这类优化器，除了参数之外，还要额外维护一阶矩和二阶矩，所以训练显存会明显高于推理显存。一个比较粗糙但实用的经验是：全参数微调的显存，往往是模型权重显存的 6 到 12 倍左右，具体还得看序列长度、batch size、是否开 gradient checkpointing、是否做 ZeRO/FSDP 分片。拿 7B 模型举例，F...