美团北斗AI infra校招面经

攒人品中～
1.介绍一下Transformer的架构，和传统RNN循环神经网络相比有何优势
2.Transformer中参数都分布在哪里，参数量最大的是哪部分?计算量最大的是哪部分，为什么?
3.了解GPU的cudacore、Tensorcore吗，你常用的GPU有哪些，他们的显存和显存带宽有多大?
4.讲讲大模型的量化，讲量化算子
5.详细讲pd分离
6. 详细讲paged atten
7.LC25题:K个一组翻转链表
8.写cuda算子:前缀和。实现一个base的，讲优化方法
9.写cuda算子gemm:实现一个base的，讲优化方法
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网易AI infra校招二面 1h
发发面经攒点人品，祝大家都能拿到满意的Offer！1. 项目深挖2. 算力决定因素（时钟频率/SM数/计算单元数/精度格式）3. FP8格式差异（E4M3高精度窄范围 vs E5M2宽动态范围）4. 矩阵乘算术强度：M×K×N 次乘加，访存 MK+KN+MN5. 场景题；通信与计算优化：uint数组通信压缩：uint32→uint166. 场景题：流水线重叠，计算总时间7. 场景题：合并访存实践：32×32矩阵求和 → 按行访问（连续）优于按列（非连续）8. 有哪些评估模型效果的指标：延迟（TTFT/TPT）、吞吐量、GPU/内存利用率、失败率9. Decoder-only架构10. CUDA Core vs Tensor Core适用场景11. 手撕：行TOP1 CUDA实现（shared memory归约 + 多行优化）12. 给出一段代码找优化方法
查看12道真题和解析
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