大厂大模型算法岗推理类面试题总结

1️⃣大模型推理优化方面
KV Cache 、PagedAttention 、FlashAttention 等技术，提升吞吐和显存利用率。

2️⃣高频考点
vLLM 与 PagedAttention
KV Cache 原理与优化
推理加速综合策略

3️⃣公司考察侧重点差异
💞字节跳动：全面覆盖推理优化、推荐系统、多模态等多个方向，考察系统化思维能力
👀腾讯：偏重推理框架（ vLLM 、
FlashAttention ）和长上下文优化
🍎美团／滴滴：关注实用化推理加速技术选型和实践经验

4️⃣面试准备建议
➡➡掌握核心原理：深入理解 vLLM 的
PagedAttention 、 KV Cache 、 FlashAttention 核心技术的实现机制。➡➡积累实战经验：准备具体的优化案例，包括量化效果、延迟提升数据等量化指标。
➡➡构建系统视角：不仅要懂算法原理，还要了解系统资源调度、并发处理等工程实践。

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