算法兼职

基础平台研发工程师 一面(4.23)1. 介绍项目2. CUDA GEMM3. CUDA 矩阵求逆4. GEMM算法层面优化5. 智能指针, 循环引用, weak_ptr转share_ptr6. 虚函数7. C++ 的sort函数是基于什么算法? 答: 快排. 然后让介绍一下快排8. CUDA排序算法9. CUDA并行规约二面(4.24)1. 介绍项目2. 介绍lora3. 训练过程的内存占用4. GEMM优化5. C++ lambda6. C++ template7. template的特化和实例化8. 训练和推理过程在计算上有什么差异

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？

自我介绍2分钟，介绍读研期间工作先问写什么语言，C++/python问C++八股，智能指针，uniqueptr，shareptr，move和线程池（线程池没怎么准备答的稀里哗啦）问python全局锁拷打项目，论文相关写一道dfs（dfs有的用例没考虑边界条件有点小问题）问cuda矩阵乘法相关问onnx，tensorrt，tvm部署相关。

25届应届暑期实习offer求比较1.美团c++基础架构开发，大模型加速偏网络2.阿里云异构计算软硬件结合cuda开发3.腾讯teg云架构开发偏网络楼主对以上几个方向不是特别了解，希望各位大佬给点建议，orz