腾讯 总监面

1. 基础概念题：什么是大模型核心加速技术中的 “算子融合”？举例说明其作用。答案要点：算子融合是将多个连续计算算子合并为一个，减少计算图中的节点数和显存读写次数，降低延迟。举例：如将 Transformer 中的 Add（残差连接）与 RMSNorm（归一化）融合，减少两次内存访问，提升推理速度。2. 技术原理题：Flash Attention V2 如何优化注意力计算效率？与 V1 的核心区别是什么？答案要点：• V1：通过分块计算注意力，减少显存占用（避免存储所有中间键值对）。• V2：引入 “内外循环交换策略”，将矩阵乘法的循环顺序调整为更适合 GPU 并行计算的模式，进一步提升计算效率，尤其在长序列场景下加速明显。3. 量化技术中，FP8、INT4 AWQ、INT4-FP8 AWQ 的适用场景和压缩率有何差异？4. RAG 系统中，文档切分粒度如何影响检索和生成效果？实际中如何确定最优粒度？5.在长序列推理场景中，PagedAttention 和 Prefix Caching 分别解决什么问题？如何配合使用？答案要点：• PagedAttention：将 KV Cache 分块存储在非连续显存中，避免显存碎片，支持处理超长序列（如百万 Token）；• Prefix Caching：缓存历史对话的 KV 对，跨请求复用，减少重复计算（如多轮对话中复用上文缓存）。配合逻辑：PagedAttention 解决显存限制，Prefix Caching 减少计算量，两者结合可提升长对话场景的效率和稳定性。6. 在企业级推理场景中，如何根据需求选择量化方案？举例说明短文本高并发和长文本场景的优化策略。实时客服系统用 INT4 量化加速响应；金融报告生成场景用 FP8+PagedAttention 处理数千 Token 输入。

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📍面试公司：腾讯云智💻面试岗位：后台开发❓面试问题：1.nacos三大核心组件2.nacos服务注册的流程3.Nacos的AP跟CP有什么不一样4.Redis分区集群5.Redis分区集群添加新节点数据如何转移6.Redis Sentinel 中的 Raft协议7.如何保证RabbitMQ不弄丢信息8.如何防止消费者重复下单9.WebSocket建立连接的过程10.AOP的底层原理11.如何创建单例的Bean12.如何实现互斥锁13.ArrayList的扩容机制14.java里面线程安全的list有哪些15.HTTP2.0的优点跟缺点16.I/O多路复用的底层结构17.I/O多路复用的中的事件通知模式18.手撕：不加锁的情况下，两个线程按顺序交叉打印1-100的数字。还有什么方式实现？反问：Q:我这次面试过程有那些地方需要改进（其实我感觉已经寄了）A：我不能告诉你我的面评（心已经凉了），然后给了一堆中肯的建议Q：.......忘了，好像是多少天出结果🙌面试感想：这次面试持续了80多分钟，面试官给人的感觉非常沉稳，一看就知道这个人强的可怕，然后开始拷打我的项目，说的并不是很好，在问我锁的粒度后，深挖了许多新东西，然后根据我简历上面的写的技术栈问我八股，都是一些底层的东西。虽然面试过程比较严肃，但是这位面试官给的建议也是非常中肯的，其中有一条是：你简历上面写的技术栈一定要去了解它的底层原理。希望看到我这篇面经的同学能够互勉算上前两次面试，主播也是三面云智了（狗头）今天晚上显示业务复试了，大概这两天有面试。

先附上已经通过的timeline： 5.22 一面 1h 三天左右过 5.27 二面 52min 十分钟过 5.29 三面 20min 三分钟过 6.4 HR面 30min 三分钟转录用评估 6.6 oc  两个月中已经面过的（只说鹅）：  wxg小程序二面挂 wxg企业微信一面挂 cdg金融科技一面挂 cdg金融科技（另外的部门）三面技术面挂 pcg腾讯文档一面挂 csigQQ浏览器四面oc  从投递至今已经两个月了，也是第一次找实习，这两个月中心态也发生了很大变化，拿鹅一家来说，面了十多次，后面干脆死磕，只面鹅，还好最终的结果总是好的 印象最深的就是wxg一面（处女面）和cdg金融科技的三...