因为老是有hr偷看我简历，然后老是搞推理框架和算子优化的，我决定从头学一遍并且总结出来。不搞芯片的不用学，这个吃学历和顶会的。也就是为什么我从一开始没搞这个，但是又收到了中科院和香港实验室之类的邀请。现在学好像有点晚了。。。。算啦，搞一下吧。然后其实你们看到的稿子都是我写剩下的，一般都是写好几篇到点就发的。本文需要先看了上期讲芯片的看了才容易点。那么正式开始吧，本文的话还是按照vllm举例，因为时间有限，我和你们的时间都有限，所以我只讲最简单，最通用的东西，第一点：基本上所有的推理优化都是优化Tensor Cores,第二点：其他的SM架构，cuda cores无法被优化，这个是硬件，vllm...

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虎牙二面35min1.自我介绍2.业务介绍3.讲一下多态的理解,还有其实现原理4.构造函数,析构函数,静态函数,友元函数,内联,是否可以声明为析构? const修饰的是否可以?5.智能指针有哪些讲一下? 除了拷贝构造,还有哪些可以让cnt++?6.内存池项目,讲一下内存碎片问题? 怎么对齐内存的? windows的系统调用了解的多吗?7.内存池的单例模式为什么用?8.排序算法:n个数据,k个无序,用什么算法最快?插入排序可以优化到O(N),那快排可以优化到多少?9.腾讯实习的技术难点? ipip分流,负载均衡算法实现10.tcp的可靠性 有序? 拥塞? 重传? 流量控制? 底层原理讲讲?11.tcp的缺点? 为什么性能低? 体现在哪些方面? 市面上的用户态协议栈有哪些?三面全是实习很细节的东西，懒得整理了

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