百度提前批高性能计算 一面
投的上海的高性能计算被挂了,被北京的高性能计算的语音技术部捞了
百度面试官非常好,体验感非常棒,奈何自己太菜了,全程道歉
一面 8.2
项目深挖
算子开发相关涉及知识点
GPU架构,内存模型
并发编程 锁 信号量 创建线程的几种方式
lambda表达式的底层是怎么实现的
std::move 使用场景,他比赋值构造好在哪
lock_guard相比较于lock/unlock能防止什么问题?
cuda 编程 矩阵转置会遇到什么问题(说是什么访存合并)
模型量化 问在int8量化怎么保证在不降点的情况下保持推理速度
全程40分钟结束
面试官每道题都给我分析解答,体验感非常nice,他是真的想教会我
寄是肯定寄了,沉淀沉淀正式批再战!
百度面试官非常好,体验感非常棒,奈何自己太菜了,全程道歉
一面 8.2
项目深挖
算子开发相关涉及知识点
GPU架构,内存模型
并发编程 锁 信号量 创建线程的几种方式
lambda表达式的底层是怎么实现的
std::move 使用场景,他比赋值构造好在哪
lock_guard相比较于lock/unlock能防止什么问题?
cuda 编程 矩阵转置会遇到什么问题(说是什么访存合并)
模型量化 问在int8量化怎么保证在不降点的情况下保持推理速度
全程40分钟结束
面试官每道题都给我分析解答,体验感非常nice,他是真的想教会我
寄是肯定寄了,沉淀沉淀正式批再战!
全部评论
我也面了
啊,int8量化还能不掉点吗?😂
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03-14 22:37
门头沟学院 Java
码bug工号007:嗯嗯 感觉业务还是需要有人做锅还是要有人背 但是ai提效了 所以人员会缩减 岗位可能也会合并一些 比如 前后端分离 后面慢慢会往全栈靠拢 点赞 评论 收藏
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02-10 10:11
门头沟学院 前端工程师
钱嘛数字而已: 点赞 评论 收藏
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